基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法技術

本發明專利技術涉及一種基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，先根據目標特征的點云，對每個點沿深度方向進行垂直投影并對投影點進行柵格劃分，計算出每個柵格內投影點所對應深度的平均值作為該柵格的深度值；然后比較每個柵格與其八鄰域柵格的深度差，根據深度差判斷該柵格內是否存在邊緣點，并采用排列法從柵格內篩選出點云邊緣點。本發明專利技術對含有非孔洞和空洞的兩種典型點云數據有很好的提取效果。

Edge extraction method of point cloud based on eight neighborhood depth difference

The invention relates to a method for extracting edge point cloud depth difference based on eight neighborhood, according to the features of the target point cloud, the vertical projection of each point along the depth direction and grid of projection points, calculate the average value of projection points corresponding to each grid in depth as the grid depth values are then compared; each grid with eight neighborhood grid depth difference, according to the difference in depth to determine whether there is the edge points in the grid, and the arrangement was screened from the point cloud edge points in the grid. The invention has good extraction effect for two typical cloud data containing non holes and holes.

【技術實現步驟摘要】
基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法
：本專利技術涉及一種對點云數據進行邊緣提取的方法，尤其涉及一種應用八鄰域深度差的點云邊緣提取方法。
技術介紹
：隨著激光測量技術的不斷發展，激光測量設備不斷推出，使逆求工程技術得到不斷發展。在逆求工程設計中，可以將某個產品表面表達為大量的離散點，即點云。通過點云可進行逆求工程設計，如何從點云信息中提取產品的一些幾何特征，成為逆求工程的設計核心。點云邊緣是指能夠表達產品特征的一些邊緣測量點。邊緣不僅能表達產品的幾何特征，而且在產品識別、重建曲面模型的品質和精度中起著重要的作用。基于點云的邊緣提取在曲面重構、空洞修補、曲面特征檢測得到廣泛應用。點云包括孔洞與非孔洞兩類。目前，提取非孔洞點云邊緣輪廓的方法有：利用點云分割方法的凸包算法提取點云邊緣；利用KD樹建立空間拓撲關系，通過鄰近點構成的最小二乘平面投影點的角度差算法提取點云邊緣。提取孔洞點云邊緣輪廓的方法有：利用網格的拓撲關系提取點云邊緣；利用alpha-shape算法提取點云邊緣，可想象為一個半徑為α的圓在點云里滾動，當α滿足一定條件，圓會在點云邊緣滾動，其滾動的痕跡就是點云的邊緣。對于點云數據，運用上述方法均難以實現對目標特征邊界的快速提取。
技術實現思路
：專利技術目的：為了克服現有的點云邊緣提取速度慢的缺點，本專利技術提出了基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，能夠精確、快速地對點云邊緣進行提取。技術方案：本專利技術是通過以下技術方案來實現的：基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，其特征在于：先根據目標特征的點云，對每個點沿深度方向進行垂直投影并對投影點進行柵格劃分，計算出每個柵格內投影點所對應深度的平均值作為該柵格的深度值；然后比較每個柵格與其八鄰域柵格的深度差，根據深度差判斷該柵格內是否存在邊緣點，并采用排列法從柵格內篩選出點云邊緣點。采用Kinect傳感器和Atos掃描儀獲取的點云數據，具體步驟為：(1)對獲取的點云數據沿深度方向垂直投影：對沿深度方向獲取的單面點云數據，沿深度方向進行投影；(2)對投影點進行柵格數據組織：對于投影點，統計其橫縱坐標最小與最大的四個值，根據柵格的劃分次數，計算出單個柵格的大小，然后將各投影點分配到各個柵格且進行編號；(3)計算柵格的深度差：根據編號的任意柵格，統計柵格內投影點數目，若投影點數目為零，則將該柵格的深度值設定零；若柵格內投影點數目大于零，則將投影點所對應的深度值進行加權平均，將加權平均值作為該柵格的深度值；(4)比較柵格與八鄰域柵格的深度差：對每個柵格進行判斷，若該柵格的深度值不為零，計算其與八鄰域柵格里每個柵格的深度差，若存在深度差大于設定閾值，則該柵格為存在邊緣點柵格；(5)柵格內點云邊緣點篩選：對于存在邊緣點的柵格，統計出柵格內投影點個數，然后對投影點所對應的深度值進行升序排列；當投影點個數為奇數，柵格邊緣點為中間位置所對應的投影點；當投影點個數為偶數，該柵格邊緣點為中間兩個值所對應的任一投影點，根據投影點提取其所對應的三維點。優點及效果：對均勻分布和非均勻分布的點云有較好的魯棒性，對非孔洞點云數據和孔洞點云數據都有很好的提取效果。點云邊緣提取準確性高，耗時短。附圖說明：圖1為3×3柵格劃分圖。圖2為柵格的深度平均值圖。圖3為柵格存在邊緣點示意圖。圖4為柵格深度篩選示意圖。具體實施方式：本專利技術涉及一種基于八鄰域深度差(8N-DD)的點云邊緣提取方法，一種準確性高、耗時短的點云邊緣提取方法，先根據目標特征的點云，對每個點沿深度方向進行垂直投影并對投影點進行柵格劃分，計算出每個柵格內投影點所對應深度的平均值作為該柵格的深度值；然后比較每個柵格與其八鄰域柵格的深度差，根據深度差判斷該柵格內是否存在邊緣點，并采用排列法從柵格內篩選出點云邊緣點。采用Kinect傳感器和Atos掃描儀獲取的點云數據，具體步驟如下：(1)對獲取的點云數據沿深度方向垂直投影：對沿深度方向獲取的單面點云數據，沿深度方向進行投影；(2)對投影點進行柵格數據組織：對于投影點，統計其橫縱坐標最小與最大的四個值，根據柵格的劃分次數，計算出單個柵格的大小，然后將各投影點分配到各個柵格且進行編號；(3)計算柵格的深度差：根據編號的任意柵格，統計柵格內投影點數目，若投影點數目為零，則將該柵格的深度值設定零；若柵格內投影點數目大于零，則將投影點所對應的深度值進行加權平均，將加權平均值作為該柵格的深度值；(4)比較柵格與八鄰域柵格的深度差：對每個柵格進行判斷，若該柵格的深度值不為零，計算其與八鄰域柵格里每個柵格的深度差，若存在深度差大于設定閾值，則該柵格為存在邊緣點柵格；(5)柵格內點云邊緣點篩選：對于存在邊緣點的柵格，統計出柵格內投影點個數，然后對投影點所對應的深度值進行升序排列；當投影點個數為奇數，柵格邊緣點為中間位置所對應的投影點；當投影點個數為偶數，該柵格邊緣點為中間兩個值所對應的任一投影點，根據投影點提取其所對應的三維點。該方法對均勻分布和非均勻分布的點云有較好的魯棒性，同時對含有孔洞和非孔洞點云均能有效進行邊緣提取。下面結合附圖對本專利技術做進一步的說明：基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，步驟如下：(1)對點云沿深度方向垂直投影對沿深度方向獲取的單面點云數據，沿深度方向z進行投影(相當于垂直投影到x，y平面上)。點云數據可表示為：P＝{Pi|Pi＝(xi,yi,zi),i∈[1,n]}式中：Pi表示空間(xi,yi,zi)處位置坐標；n表示點云個數。投影點可表示為：P'＝{Pi'|Pi'＝(xi,yi),i∈[1,n]}式中：Pi'表示(xi,yi)處位置坐標。(2)對投影點進行柵格數據組織對于投影點P'，統計其橫縱坐標最小與最大的四個值Xmin、Xmax、Ymin、Ymax；根據柵格的劃分次數m，計算出單個柵格的大小為axb，其中：[]表示取整；[]表示取整；將各投影點分配到各個柵格且進行編號：首先根據當前投影點坐標(x,y)，計算該點所在柵格的行r和列c；然后將該點添加到第r行和c列的柵格中，且將該柵格編號為G(r,c)，如圖1所示，其中：[]表示取整；[]表示取整；如圖1所示，柵格是3×3柵格，從柵格左上角對柵格進行編號，第一行第一列柵格為G(0，0)，第一行第二列柵格為G(0，1)，直到將第三行第三列柵格編號為G(2,2)。(3)計算柵格的深度值根據編號的任意柵格G(i,j)，統計柵格內投影點的數目，若投影點數目為零，則將該柵格的深度值設定為Z＝0，如圖2所示；若柵格內投影點數目大于零，則將投影點所對應的深度值進行加權平均，將加權平均值Zave作為該柵格的深度值，柵格深度值可表示為：式中：Dm表示柵格內投影點所對應的深度值；L表示柵格內投影點的個數。圖2給出了3×3柵格的深度值設定，柵格G(0，0)，G(1，0)和G(2，2)柵格中無投影點，則柵格的深度值設為零；其它柵格內都存在投影點，則柵格的深度值設定為對應的加權平均值，如：Z1，Z2，Z3，Z4，Z5，Z6。(4)柵格間深度比較對每個柵格進行判斷，若該柵格的深度值不為零，計算其與八鄰域柵格里每個柵格的深度差，若存在深度差大于閾值T，則該柵格為存在邊緣點柵格，圖3給出了判斷柵格存在邊緣點的示意圖。如圖3所示，對于任意柵格G(i,j)，以其八鄰域本文檔來自技高網...

【技術保護點】
基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，其特征在于：先根據目標特征的點云，對每個點沿深度方向進行垂直投影并對投影點進行柵格劃分，計算出每個柵格內投影點所對應深度的平均值作為該柵格的深度值；然后比較每個柵格與其八鄰域柵格的深度差，根據深度差判斷該柵格內是否存在邊緣點，并采用排列法從柵格內篩選出點云邊緣點。

【技術特征摘要】
1.基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，其特征在于：先根據目標特征的點云，對每個點沿深度方向進行垂直投影并對投影點進行柵格劃分，計算出每個柵格內投影點所對應深度的平均值作為該柵格的深度值；然后比較每個柵格與其八鄰域柵格的深度差，根據深度差判斷該柵格內是否存在邊緣點，并采用排列法從柵格內篩選出點云邊緣點。2.根據權利要求1所述的基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，其特征在于：采用Kinect傳感器和Atos掃描儀獲取的點云數據，具體步驟為：(1)對獲取的點云數據沿深度方向垂直投影：對沿深度方向獲取的單面點云數據，沿深度方向進行投影；(2)對投影點進行柵格數據組織：對于投影點，統計其橫縱坐標最小與最大的四個值，根據柵格的劃分次數，計算出單個柵格的大小，然后將各投影...

【專利技術屬性】
技術研發人員：張志佳，魏信，唐巖，吳天舒，何欣，
申請(專利權)人：沈陽工業大學，
類型：發明
國別省市：遼寧,21