CN102044088A - 单站地面激光扫描海量散乱点云的lod模型快速构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，将原始单站激光扫描点云投影到球面，按照一定期望分辨率构造规则球面网格，对网格中的投影数据点以及颜色值重采样，得到规整点云；接着建立重采样点之间的拓扑关系生成三角网；最后为三角形顶点着色，并剔除不合理的三角形，得到矩阵式存储的真彩色三角格网。此方法生成的LOD模型压缩率高，在测绘科学与技术及逆向工程领域均有着重大影响，可用于仿真漫游中。

Description

单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法

技术领域

本发明涉及一种利用地面激光扫描仪在单站获取的海量散乱点云实现多细节层次LOD(Levels of Details)模型的快速构建方法。

背景技术

地面激光扫描仪作为测绘领域的高新技术，以其快速、高精度获取物体表面三维几何数据和纹理数据而受到愈来愈多的研究者的关注。绝大多数地面激光扫描仪获取的数据具有数据量大、无拓朴关系、密疏不均等特点，故称之海量散乱点云。

由于海量散乱点云表面重建问题的复杂性，目前流行的各种表面重建算法都存在一定局限性：

(1)一些方法要求点集的密度尽量均匀；

(2)一些方法不能重建含有孔洞的实体模型；

(3)不少方法自动化程度不高，要求用户调节参数或者辅助选择种子点；

(4)大多数方法时间复杂度太高，计算量大，从而实用性被限制。

对于利用地面激光扫描仪在单站获取点云后再采用球面投影使其变为二维的方法，如中国专利公告号为CN101266694号的发明专利案，其能够提高表面模型的重建速度，是目前最新的单站地面激光扫描点云的处理方法。该发明能够在构网效率方向有了较大提高，然而仍有以下缺陷：

(1)在三角剖分过程中使用了所采集点集中的每一个点，对于原始点云没做压缩简化，计算量仍然很大。

(2)认为点云中的点均在物体的表面，没有考虑噪音点的影响。

(3)不能处理拓扑复杂的情况，如含洞、孤岛的情况；

因此，该发明不适用于海量、稠密、含有较多噪音点的散乱点云数据，所获得的三角网仅在球面意义上满足狄洛尼(Delaunay)准则，由于以上缺陷限制了其的应用性。

发明内容

本发明提出一种可以克服上述缺陷的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法。

实现本发明目的方法包括以下步骤：

步骤一、以激光发射中心点为球心，输入或计算半径，设定投影球面；

步骤二、根据用户期望分辨率设定投影球面上的规则格网；

步骤三、设置数据存储空间；

步骤四、投影点到格网，累加径向距和颜色，并求取球面包围盒；球面包围盒是指投影点至球面的规则点云的边界之中的球体部份。

步骤五、计算网格数据点和对应颜色均值，生成球面规整点云；

步骤六、生成规则三角网，并执行投影逆操作，执行三角形顶点着色，得到彩色三角网；

步骤七、三角网转换到笛卡尔坐标，并剔除不合理三角形，得到目标三角网。

作为本发明的具体化，

步骤一包括：

1、设定球心：以激光扫描仪默认采集坐标系的原点为球心；

2、由用户输入径向距的均值

或抽样估算球面半径：用户直接设定径向距的均值或从原始点云数据中随机抽取一定量的样本，转换为球坐标(γ，θ，β)后，求取径向距的均值

步骤二包括：

1、设定球坐标系取值范围：径向距γ∈[0，∞)，方位角θ∈[0，2π)，仰角β∈[-π/2，π/2]；

2、设置球面规则格网的单格大小：根据用户设定的单个网格的期望大小(h，v)，计算单个网格的方位角和仰角的角度步长(h_θ，v_β)，

即 $h_{\mathrm{\θ}}=h/\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},$ $h_{\mathrm{\β}}=v/\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}.$

步骤三包括：

1、点数组R用于存储对应网格内点的径向距均值γ；

2、颜色数组C存储对应网格内点的颜色均值；

3、数组Count用来统计落入对应网格内的点数目；

4、利用公式1由(h_θ，v_β)来计算各数组大小m，n，各数组元素个数相同，彼此对应。

式中

为取整符号。

步骤四包括：

1、将点云中的点依次投影到网格，即将数据点转换为球坐标，判断点所在网格，找到该网格对应的各数组元素，累加径向距和颜色；

2、同时筛选出i，j，γ的最小值与最大值mini，maxi，minj，maxj，minγ，maxγ，即为规则点云的边界，这里称其为球面包围盒，其中(i，j)：[i∈(0，m)，j∈(0，n)]为投影点所在球面网格对应的数组元素位置。

步骤五包括：

1、每个网格有对应的数组元素简化为点，如果Count(i，j)为零，说明该网格没有接受到投影点；否则，按照∑R(i，j)/Count(i，j)，∑C(i，j)/Count(i，j)来计算径向距均值与颜色均值；Count(i，j)表示每个网格内的投影点的个数，R(i，j)表示单个投影点的径向距值，C(I，j)表示单个投影点的颜色值；

2、对有投影点的格网，生成其球面格网中心点，按照颜色均值赋予颜色，得到球面规整点云。

步骤六包括：

1、遍历球面全部的规整点云，依次生成规则三角网，如果网格中没有投影点，则认为原始点云存在洞，不生成三角网；

2、在保持三角网的各点间的拓扑关系不变的情况下，将点的球坐标按照网格的径向距均值执行投影逆操作，然后按照颜色均值对三角网执行顶点着色，得到真彩色三角网。

步骤七包括：

1、将三角网各点的球坐标转换为笛卡尔坐标；

2、剔除不合理三角形，不合理三角形主要为狭长三角形，设定三角形的最长边和最短边的比例阈值，大于该阈值的被认定为狭长三角形；或者设定最长边阈值，当三角形的某边超出该阈值即删除该三角形，得到目标三角网。

步骤一所述抽取样本量可按预定的比例抽取或者设为定值，比如200个点或300个点；

步骤二所述仰角取值范围也可取为β∈(0，π)。

对于数据采集中，前方无遮挡物的情况，步骤七中可不剔除狭长三角网。

本发明涉及的参数及应用效果：

单站地面激光扫描点云构网算法通过VC++和Open Inventor编程实现，对模型的控制采用了四个主要输入参数，其中各参数的单位与点云中各点的坐标单位相同：

1、投影球半径：抽样点云数据转换为球坐标后的径向距均值，即为投影时的球体半径。可由用户根据采样物体距离扫描仪的距离来设定。

2、期望分辨率：用于控制投影球面的四边形网格大小，网格愈大，点云生成格网后的压缩率愈大，则模型更不精细。

3、网格边长阈值：三角形的最长边超出此阈值将被剔除。

4、长短边比阈值：三角形最长边和最短边的比值阈值，剔除超出此值的三角形。采用本发明对单站地面激光扫描点云进行模型重建具有以下优点：

1、自动化程度高，不需要种子点。

2、能够适用于含洞、孤岛的拓扑更为复杂的点云；

3、能够适用于含有噪音点、散乱的点云数据；

4、本发明的时间复杂度仅为O(n)，明显小于多站配准点云的算法时间复杂度；而中国专利公告第101266694号专利案的发明用到Delaunay三角剖分法，该剖分时间复杂度至少为O(n log n)，大于本发明的时间；

5、以不同期望分辨率构建模型对原始点云进行了可控压缩，能够快速生成LOD模型；

6、输出的模型以规则矩阵方式存储，存储结构简单，易于用现有信号处理算法对模型再处理；

7、本发明所用到的数据结构简单，易于实现。

附图说明

图1为即球面规则格网以及笛卡尔坐标系向球坐标的转换的示意图。

图2为本发明的流程图。

图3A为以期望分辨率0.06对点云重采样后的球面投影带有真彩色的全局

图3B为图3A的局部规则点云的展现图。

图4a为对某单站点云进行建模模型实施例1的全局效果图。

图4b为对某单站点云进行建模模型实施例1的细部效果图。

图5a为对某单站点云进行建模模型的实施例2全局效果图。

图5b为对某单站点云进行建模模型的实施例2细部效果图。

图6a为对某单站点云进行建模模型实施例3的全局效果图。

图6b为对某单站点云进行建模模型实施例3的细部效果图。

图7a为对某单站点云进行建模模型实施例4的全局效果图。

图7b为对某单站点云进行建模模型实施例4的细部效果图。

具体实施例：

如图1和图2所示，本发明的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，包含以下步骤：

步骤一、设定投影球面；具体包括：

1、设定球心：以激光扫描仪默认采集坐标系的原点为球心；

2、由用户输入径向距的均值或抽样估算球面半径：用户直接设定径向距的均值或从原始点云数据中随机抽取一定量的样本，转换为球坐标(γ，θ，β)(如图1所示)，求取径向距的均值抽取样本量可按预定的比例抽取或者预定的设定值，比如200个点。

步骤二、如图1所示，根据用户期望分辨率设定投影球面上的规则格网；具体包括：

1、设定球坐标系取值范围：径向距γ∈[0，∞)，方位角θ∈[0，2π)，仰角β∈[-π/2，π/2]；

2、设置球面规则格网的单格大小：根据用户设定的单个网格的期望大小(h，v)，计算单个网格的方位角和仰角的角度步长(h_θ，v_β)，

即 $h_{\mathrm{\θ}}=h/\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},h_{\mathrm{\β}}=v/\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}.$

步骤三、设置数据存储空间；具体包括：

1、点数组R用于存储对应网格内点的径向距均值γ；

2、颜色数组C存储对应网格内点的颜色均值；

3、数组Count用来统计落入对应网格内的点数目；

4、利用公式1由(h_θ，v_β)来计算各数组大小m，n，各数组元素个数相同，彼此对应。

式中

为取整符号。

步骤四、投影点到格网，累加径向距和颜色，并求取球面包围盒；具体包括：

1、将点云中的点依次投影到网格，即将数据点转换为球坐标，判断点所在网格，找到该网格对应的各数组元素，累加径向距和颜色；

2、同时筛选出i，j，γ的最小值与最大值mini，maxi，minj，maxj，minγ，maxγ，即为规则点云的边界，这里称其为球面包围盒，其中(i，j)：[i∈(0，m)，j∈(0，n)]为投影点所在球面网格对应的数组元素位置。

步骤五、计算网格数据点和对应颜色均值，生成球面规整点云；具体包括：

1、每个网格有对应的数组元素简化为点，如果Count(i，j)为零，说明该网格没有接受到投影点，否则，按照∑R(i，j)/Count(i，j)，∑C(i，j)/Count(i，j)来计算径向距均值与颜色均值；

2、对有投影点的格网，生成其球面格网中心点，按照颜色均值赋予颜色，得到球面规整点云。

步骤六、生成规则三角网，并执行投影逆操作，得到彩色三角网；具体包括：

1、遍历全部规整点云，依次生成规则三角网，如果网格中没有投影点，则认为原始点云存在洞，不生成三角网；

2、在保持三角网的各点间的拓扑关系不变的情况下，将点的球坐标按照网格的径向距均值执行投影逆操作，然后按照颜色均值对三角网执行顶点着色，得到真彩色三角网。

步骤七、三角网转换到笛卡尔坐标，并剔除不合理三角形，得到目标三角网；具体包括：

1、将三角网各点的球坐标转换为笛卡尔坐标；

2、剔除不合理三角形，不合理三角形主要为狭长三角形，设定三角形的最长边和最短边的比例阈值，大于该阈值的被认定为狭长三角形；或者设定最长边阈值，当三角形的某边超出该阈值即删除该三角形；最后得到目标三角网。

如图3A和图3B所示，为对某站点以分辨率0.06对点云重采样后的球面投影带有真彩色的全局展现图和局部规则点云的展现图。

例1

采用本发明的方法对某单站点云进行建模，各参数值采用投影球半径21m，期望分辨率0.06m，网格边长阈值0.2m，三角形个数14.4万，图4a和图4b分别为模型全局效果图和细部效果图。

例2

采用本发明的方法对某单站点云进行建模，各参数值采用投影球半径21m，期望分辨率0.1m，网格边长阈值0.2m，三角形个数5.0万，图5a和图5b分别为模型全局效果图和细部效果图。

例3

采用本发明的方法对某单站点云进行建模，各参数值采用投影球半径21m，期望分辨率0.2m，网格边长阈值0.4m，三角形个数1.2万，图6a和图6b分别为模型全局效果图和细部效果图。

例4

采用本发明的方法对某单站点云进行建模，各参数值采用投影球半径21m，期望分辨率0.4m，网格边长阈值0.8m，三角形个数0.3万，图7a和图7b分别为模型全局效果图和细部效果图。

Claims (10)

1.一种单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于包括步骤：

步骤一、以激光发射中心点为球心，输入或计算半径，设定投影球面；

步骤二、根据用户期望分辨率设定投影球面上的规则格网；

步骤三、设置数据存储空间；

步骤四、投影点到格网，累加径向距和颜色，并求取球面包围盒；球面包围盒是指投影点至球面的规则点云的边界之中的球体部份。

步骤五、计算网格数据点和对应颜色均值，生成球面规整点云；

步骤六、生成规则三角网，并执行投影逆操作，执行三角形顶点着色，得到彩色三角网；

步骤七、三角网转换到笛卡尔坐标，并剔除不合理三角形，得到目标三角网。

2.如权利要求1所述的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于：

步骤一包括：

1、设定球心：以激光扫描仪默认采集坐标系的原点为球心；

2、由用户输入径向距的均值

或抽样估算球面半径：用户直接设定径向距的均值或从原始点云数据中随机抽取一定量的样本，转换为球坐标(γ，θ，β)后，求取径向距的均值

3.如权利要求1所述的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于：

步骤二包括：

1、设定球坐标系取值范围：径向距γ∈[0，∞)，方位角θ∈[0，2π)，仰角β∈[-π/2，π/2]或为β∈(0，π)；

2、设置球面规则格网的单格大小：根据用户设定的单个网格的期望大小(h，v)，计算单个网格的方位角和仰角的角度步长(h_θ，v_β)，

即 $h_{\mathrm{\θ}}=h/\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},h_{\mathrm{\β}}=v/\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}.$

4.如权利要求1所述的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于：

步骤三包括：

1、点数组R用于存储对应网格内点的径向距均值γ；

2、颜色数组C存储对应网格内点的颜色均值；

3、数组Count用来统计落入对应网格内的点数目；

4、利用公式1由(h_θ，v_β)来计算各数组大小m，n，各数组元素个数相同，彼此对应。

式中为取整符号。

5.如权利要求1所述的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于：

步骤四包括：

1、将点云中的点依次投影到网格，即将数据点转换为球坐标，判断点所在网格，找到该网格对应的各数组元素，累加径向距和颜色；

2、同时筛选出i，j，γ的最小值与最大值mini，maxi，minj，maxj，minγ，maxγ，即为规则点云的边界，这里称其为球面包围盒，其中(i，j)：[i∈(0，m)，j∈(0，n)]为投影点所在球面网格对应的数组元素位置。

6.如权利要求1所述的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于：

步骤五包括：

1、每个网格有对应的数组元素简化为点，如果Count(i，j)为零，说明该网格没有接受到投影点；否则，按照∑R(i，j)/Count(i，j)，∑C(i，j)/Count(i，j)来计算径向距均值与颜色均值；Count(i，j)表示每个网格内的投影点的个数，R(i，j)表示单个投影点的径向距值，C(I，j)表示单个投影点的颜色值；

2、对有投影点的格网，生成其球面格网中心点，按照颜色均值赋予颜色，得到球面规整点云。

7.如权利要求1所述的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于：

步骤六包括：

1、遍历球面全部的规整点云，依次生成规则三角网，如果网格中没有投影点，则认为原始点云存在洞，不生成三角网；

2、在保持三角网的各点间的拓扑关系不变的情况下，将点的球坐标按照网格的径向距均值执行投影逆操作，然后按照颜色均值对三角网执行顶点着色，得到真彩色三角网。

8.如权利要求1所述的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于：

步骤七包括：

1、将三角网各点的球坐标转换为笛卡尔坐标；

2、剔除不合理三角形，不合理三角形主要为狭长三角形，设定三角形的最长边和最短边的比例阈值，大于该阈值的被认定为狭长三角形；或者设定最长边阈值，当三角形的某边超出该阈值即删除该三角形，得到目标三角网。

9.如权利要求2所述的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于：抽取样本量可按预定的比例抽取或者设为定值。

10.如权利要求8所述的单站地面激光扫描海量散乱点云的LOD模型快速构建方法，其特征在于：

对于数据采集中，前方无遮挡物的情况，步骤七中可不剔除狭长三角网。

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