CN107862656A - 一种3d图像点云数据的规整化实现方法、系统 - Google Patents
一种3d图像点云数据的规整化实现方法、系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种3D图像点云数据的规整化实现方法、系统，其中方法包括：获取点云数据基于笛卡尔坐标系(x,y,z)三个方向的分量值，确定格点范围，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值，根据最大值和最小值进行插值处理，将x与y的值规范于固定格点，得到点阵数据，所得点阵数据的x与y值可作为图像像素点位置信息，z值可作为图像像素点灰度值。通过本发明xy的值被规范于固定格点，3D图像点云数据的xy值可以处理成图像的像素点位置，z值可以被认为是像素点的灰度值。从而规整后的点阵数据可满足图像处理的要求。
Description
技术领域
本发明涉及三维扫描领域，特别涉及一种3D图像点云数据的规整化实现方法、系统。
背景技术
目前在工业机械自动化方面，常用的技术手段是将机器固定作用于某处，然后按照设定好的路线运转。随着自动化技术的发展，越来越多的研究转向如何让机器适用于不同场景。例如扫地机器人，借助激光雷达定位自己的空间位置并规划路径，以及无人机，借助传感器与摄像头规划并调整飞行路线与姿态。这种通过外部信息的输入调整自己运行方式的自动化控制技术，能有效扩展机器的使用范围，适应复杂的环境。
3D扫描仪作为物体表面信息采集设备，已经被广泛应用于数字建模，逆向三维重构以及三维图像的快速输入。同时，尽管3D扫描仪尚未作为自动化设备的外部信息输入被广泛采用，其因为具有高精度，表面的高还原度等特点，在此应用领域存在相当的潜力。但是3D扫描仪通常输出的点云数据排列不规整，无法采用通用的图形处理算法进行处理，增加了其在自动化领域的使用难度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，一种通过将3D扫描仪数据进行处理，得到可以用通用图形处理算法进行处理的点阵数据结果的3D图像点云数据的规整化实现方法。
解决上述技术问题，本发明提供了一种3D图像点云数据的规整化实现方法，包括如下步骤：
获取点云数据基于笛卡尔坐标系(x,y,z)三个方向的分量值，
确定格点范围，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值，
根据最大值和最小值进行插值处理，将x与y的值规范于固定格点，得到点阵数据，具体可分为两步骤操作：根据x的最大值和最小值进行横向插值处理，将x的值规范于所需固定格点并求出对应的y与z值，
根据y的最大值和最小值进行纵向插值处理，将y的值规范于所需固定格点并求出对应z值，得到点阵信息，
所得点阵数据的x与y值可作为图像像素点位置信息，z值可作为图像像素点灰度值。即在所得点阵信息中，x与y的值可作为图像的像素点位置，z值可作为像素点的灰度值,从而此点阵数据可以被通用的图形算法处理。
更进一步，若点云数据之间的平均间隔为d，则将x与y规范于格点前，可约定将相邻点间隔Δx和Δy取为t，并将t与d设在同一数量级。
更进一步，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值的方法具体为：
设x与y的最大值与最小值：xmax，ymax，xmin，ymin，
n×t作为左边界，n满足(n-1)×t<xmin<n×t，
m×t作为右边界，m满足m×t<xmax<(m+1)×t，
p×t作为上边界，p满足p×t<ymax<(p+1)×t，
q×t作为下边界，q满足(q-1)×t<ymin<q×t，
其中n,m,p,q均为整数。
更进一步，进行横向插值处理分别计算y，z值的方法为：
若x取某格点值x0＝k×t时，则y值y0与z值z0由其左右相邻两有效点共同决定，
当左右两有效点间距小于某设定阈值h×t时，用以下公式计算出y与z的值：
其中(x1,y1,z1)，(x2,y2,z2)分别为左边点与右边点坐标，k为整数。
更进一步，若左右两有效点间距大于阈值、或不存在左边或右边的有效点，则此x点的z值置为无效。
更进一步，进行纵向插值处理计算z值的方法为：
对于完成横向插值的点云数据，对x值为某格点值x0＝k×t的某一纵列，当y取某格点值y0＝j×t时，其z值z0由其上下相邻两有效点共同决定，
当上下两有效点间距小于某设定阈值h×t时，用以下公式计算出z0：
其中(x0,y1,z1)，(x0,y2,z2)分别为上边点与下边点坐标，j为整数。
若上下两有效点间距大于阈值、或不存在上边或下边的有效点，则将z0置为无效。
基于上述，本发明还提供了一种3D图像点云数据的规整化系统，包括：预处理模块和插值处理单元，
所述预处理模块，用以获取点云数据基于笛卡尔坐标系(x,y,z)三个方向的分量值，以及，确定格点范围，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值，
所述插值处理单元，用以根据最大值和最小值进行插值处理，将x与y的值规范于固定格点，得到点阵数据，并将所得点阵数据的x与y值可作为图像像素点位置信息，z值可作为图像像素点灰度值。
更进一步，所述插值处理单元还用以，
若x取某格点值x0＝k×t时，则y值y0与z值z0由其左右相邻两点共同决定，
当左右两点间距小于阈值时，用以下公式计算出y与z的值：
其中(x1,y1,z1)，(x2,y2,z2)分别为左边点与右边点坐标，k为整数。
更进一步，所述插值处理单元还用以，
对x值为某格点值x0＝k×t的某一纵列，若y取某格点值y0＝j×t时，其z值z0由其上下相邻两点共同决定，
当上下两点间距小于阈值时，用以下公式计算出z0：
其中(x0,y1,z1)，(x0,y2,z2)分别为上边点与下边点坐标，j为整数。
本发明的有益效果：
本发明结合点云数据具有随意排布的特点(即给出的数据x，y，z都是浮点数，彼此间方位格点不固定)。通过将3D扫描仪数据进行处理，得到可以用通用图形处理算法进行处理的点阵数据结果。经过上述处理，x与y的值被规范于固定格点，则点云数据的xy值可以处理成图像的像素点位置，而z值可以被认为是像素点的灰度值。因此规整后的点阵数据可满足图像处理的要求。
附图说明
图1是本发明一实施例中的方法流程示意图；
图2是本发明一实施例中的系统结构示意图；
图3是3D扫描仪参考坐标系示意图；
图4是不规整点云数据在XY平面投影的示意排布，以及在x方向上的规整化的示意图；
图5是在x方向上规整化后的点在y方向上的规整化示意图。
具体实施方式
现在将参考一些示例实施例描述本公开的原理。可以理解，这些实施例仅出于说明并且帮助本领域的技术人员理解和实施例本公开的目的而描述，而非建议对本公开的范围的任何限制。在此描述的本公开的内容可以以下文描述的方式之外的各种方式实施。
如本文中所述，术语“包括”及其各种变体可以被理解为开放式术语，其意味着“包括但不限于”。术语“基于”可以被理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”可以被理解为“至少一个实施例”。术语“另一实施例”可以被理解为“至少一个其它实施例”。
请参考图1是本发明一实施例中的方法流程示意图，本实施例中的方法包括：
步骤S100获取点云数据基于笛卡尔坐标系(x,y,z)三个方向的分量值，xy平面为最接近于垂直拍摄方向的平面，x方向为从左到右，y方向为从下到上，z方向为从后到前。点云数据具有随意排布的特点，给出的数据x，y，z都是浮点数，彼此间方位格点不固定。
步骤S101遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值，确定格点范围，作为前提条件。
步骤S102根据格点范围进行插值处理，将x与y的值规范于固定格点。此步骤可拆分为两步，第一步S1021，当希望x取某格点值x0＝k×t时(k为整数)，其y值y0与z值z0由其左右相邻两点共同决定。当对所有从n×t到m×t范围内的格点都进行处理后，得到横向间隔相等的一串纵列。第二步S1022，当希望y取某格点值y0＝j×t时(j为整数)，其z值z0由其上下相邻两点共同决定。当对所有从p×t到q×t范围内的格点都进行处理后，得到横向间隔与纵向间隔均相等的点阵。
步骤S103将步骤S102中所得点阵数据的x与y值处理成图像的像素点位置，z值作为像素点的灰度值，输出给其他图像处理算法模块进行处理。
经过上述处理，x与y的值被规范于固定格点，则点云数据的xy值可以处理成图像的像素点位置，而z值可以被认为是像素点的灰度值。因此规整后的点阵数据可满足图像处理的数据要求。
请参考图2是本发明一实施例中的系统结构示意图，本申请另一实施例中提供了一种3D图像点云数据的规整化系统，包括：预处理模块1、插值处理单元2，所述预处理模块1，用以获取点云数据基于笛卡尔坐标系(x,y,z)三个方向的分量值，以及，确定格点范围，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值，所述插值处理单元2，用以根据最大值和最小值进行插值处理，将x与y的值规范于固定格点，得到点阵数据，并将所得点阵数据的x与y值可作为图像像素点位置信息，z值可作为图像像素点灰度值。
作为本实施例中的优选，所述插值处理单元2还用以，
若x取某格点值x0＝k×t时，则y值y0与z值z0由其左右相邻两点共同决定，
当左右两点间距小于阈值时，用以下公式计算出y与z的值(示例图见图4)：
其中(x1,y1,z1)，(x2,y2,z2)分别为左边点与右边点坐标，k为整数。
作为本实施例中的优选，所述插值处理单元2还用以，
若x值为某格点值x0＝k×t的某一纵列，则y取某格点值y0＝j×t时，其z值z0由其上下相邻两点共同决定，
当上下两点间距小于阈值时，用以下公式计算出z0(示例图见图5)：
其中，(x0,y1,z1)，(x0,y2,z2)分别为z0的上下两点坐标，j为整数。
本申请的实现原理如下：
如图3所示，3D扫描仪给出的点云数据通常基于一给定笛卡尔坐标系，给出三个方向的分量值，这里规定(x,y,z)为此三个分量。xy平面为最接近于垂直拍摄方向的平面，x方向为从左到右，y方向为从下到上，z方向为从后到前。点云数据具有随意排布的特点，给出的数据x，y，z都是浮点数，彼此间方位格点不固定。如图4所示，圆点为未规范前的点云数据在xy平面的投影。针对3D扫描仪点云数据不规整的问题，本发明将点云数据进行规整处理，得到可以用通用图形处理算法进行处理的数据结果。
数据处理方法如下。首先，确定前提条件。假定点云数据之间的平均间隔为d(通常3D扫描仪的点云数据间隔可以达到小于0.5mm)，在将x与y规范于格点后，相邻点间隔Δx和Δy取为t。为使规范格点的效果达到最佳，t应与d在同一数量级。然后确定格点范围，遍历点云数据，找到x与y的最大值与最小值(命名为xmax，ymax，xmin，ymin)，取n×t作为左边界，n满足(n-1)×t<xmin<nt，m×t作为右边界，m满足m×t<xmax<(m+1)×t。取p×t作为上边界，p满足p×t<ymax<(p+1)×t，q×t作为下边界，q满足(q-1)×t<ymin<q×t。其中n,m,p,q均为整数。
其次，进行插值处理，首先处理x。如图4所示，竖线代表想取的x方向的格点值。当希望x取某格点值x0＝k×t时(k为整数)，其y值y0与z值z0由其左右相邻两点共同决定。定义左边点与右边点坐标分别为(x1,y1,z1)，(x2,y2,z2)。3D扫描仪因为拍摄环境与实物摆放位置等原因可能导致部分区域无有效数据，因此若左右两点彼此间距过大(阈值定义为h×t，例如5t)，或不存在左边或右边的有效点，此点的z值置为无效。当左右两点间距小于h×t时，用以下公式计算出y与z的值。
当对所有从n×t到m×t范围内的格点都进行处理后，得到横向间隔相等的一串纵列。如图5所示，圆点为在将所有格点规范到x方向后的数据，横线代表想取的y方向的格点值。对x值为任意x0的某一纵列，当希望y取某格点值y0＝j×t时(j为整数)，其z值z0由其上下相邻两点共同决定。假定此时上下两点坐标分别为(x0,y1,z1)，(x0,y2,z2)。若上下两点间距超过h×t，则将z0置为无效，否则用以下公式计算出z0：
经过上述处理，x与y的值被规范于固定格点，则点云数据的xy值可以处理成图像的像素点位置，而z值可以被认为是像素点的灰度值。因此规整后的点阵数据可满足图像处理的数据要求。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
总体而言，本公开的各种实施例可以以硬件或专用电路、软件、逻辑或其任意组合实施。一些方面可以以硬件实施，而其它一些方面可以以固件或软件实施，该固件或软件可以由控制器、微处理器或其它计算设备执行。虽然本公开的各种方面被示出和描述为框图、流程图或使用其它一些绘图表示，但是可以理解本文描述的框、设备、系统、技术或方法可以以非限制性的方式以硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其它计算设备或其一些组合实施。
此外，虽然操作以特定顺序描述，但是这不应被理解为要求这类操作以所示的顺序执行或是以顺序序列执行，或是要求所有所示的操作被执行以实现期望结果。在一些情形下，多任务或并行处理可以是有利的。类似地，虽然若干具体实现方式的细节在上面的讨论中被包含，但是这些不应被解释为对本公开的范围的任何限制，而是特征的描述仅是针对具体实施例。在分离的一些实施例中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合地执行。相反对，在单个实施例中描述的各种特征也可以在多个实施例中分离地实施或是以任何合适的子组合的方式实施。
Claims (10)
1.一种3D图像点云数据的规整化实现方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取点云数据基于笛卡尔坐标系(x,y,z)三个方向的分量值，
确定格点范围，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值，
根据最大值和最小值进行插值处理，将x与y的值规范于固定格点，得到点阵数据，
所得点阵数据的x与y值可作为图像像素点位置信息，z值可作为图像像素点灰度值。
2.根据权利要求1所述的规整化实现方法，其特征在于，若点云数据之间的平均间隔为d，则将x与y规范于格点前，相邻点间隔Δx和Δy取为t，并将t与d设在同一数量级。
3.根据权利要求1所述的规整化实现方法，其特征在于，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值的方法具体为：
设x与y的最大值与最小值：xmax，ymax，xmin，ymin，
n×t作为左边界，n满足(n-1)×t<xmin<n×t，
m×t作为右边界，m满足m×t<xmax<(m+1)×t，
p×t作为上边界，p满足p×t<ymax<(p+1)×t，
q×t作为下边界，q满足(q-1)×t<ymin<q×t，
其中n,m,p,q均为整数。
4.根据权利要求1所述的规整化实现方法，其特征在于，根据最大值和最小值进行插值处理时，对于x，
若x取某格点值x0＝k×t时，则y值y0与z值z0由其左右相邻两点共同决定，
当左右两点间距小于h×t时，用以下公式计算出y与z的值：
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其中(x1,y1,z1)，(x2,y2,z2)分别为左边点与右边点坐标，k为整数。
5.根据权利要求4所述的规整化实现方法，其特征在于，若左右两点彼此间距出现下述任一一种情况时：
大于阈值、不存在左边或右边的有效点，
则此x点的z值置为无效。
6.根据权利要求1所述的规整化实现方法，其特征在于，根据最大值和最小值进行插值处理时，对于y，
若x值为某格点值x0＝k×t，则y取某格点值y0＝j×t时，其z值z0由其上下相邻两点共同决定，
并则用以下公式计算出z0：
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其中，(x0,y1,z1)，(x0,y2,z2)分别为z0的上下两点坐标，j为整数。
7.根据权利要求6所述的规整化实现方法，其特征在于，若所述上下两点间距超过阈值，则将z0置为无效。
8.一种3D图像点云数据的规整化系统，其特征在于，包括：预处理模块和插值处理单元，
所述预处理模块，用以获取点云数据基于笛卡尔坐标系(x,y,z)三个方向的分量值，以及，确定格点范围，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值，
所述插值处理单元，用以根据最大值和最小值进行插值处理，将x与y的值规范于固定格点，得到点阵数据，并将所得点阵数据的x与y值可作为图像像素点位置信息，z值可作为图像像素点灰度值。
9.根据权利要求8所述的规整化系统，其特征在于，所述所述插值处理单元还用以，
若x取某格点值x0＝k×t时，则y值y0与z值z0由其左右相邻两点共同决定，
当左右两点间距小于阈值时，用以下公式计算出y与z的值：
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其中(x1,y1,z1)，(x2,y2,z2)分别为左边点与右边点坐标，k为整数。
10.根据权利要求8所述的规整化系统，其特征在于，所述所述插值处理单元还用以，
若x值为某格点值x0＝k×t，则y取某格点值y0＝j×t时，其z值z0由其上下相邻两点共同决定，
并则用以下公式计算出z0：
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其中，(x0,y1,z1)，(x0,y2,z2)分别为z0的上下两点坐标，j为整数。
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