TWI397022B - 點雲精簡系統及方法 - Google Patents

Description

點雲精簡系統及方法

本發明涉及一種精簡系統及方法，尤其是一種點雲精簡系統及方法。

逆向工程是相對于正向工程而言，所謂正向工程是指已有產品的設計圖紙，然後按圖紙加工出產品實物。而逆向工程是由高速三維鐳射掃描器對已有的實物(樣品或模型)進行準確、高速的掃描，獲取實物的點雲資料，根據所獲點雲資料構建三維數位模型，進而利用CAM系統完成產品的製造。

目前，利用三維鐳射掃描器掃描受測物件後，獲得的點雲資料一般密度較大，通常有數十萬、上百萬、甚至上千萬。而目前在逆向工程中，曲面重構演算法的時間複雜度大都為n3，因此，時間耗費是逆向工程軟體需要解決的首要問題。

進一步的，利用三維鐳射掃描器掃描受測物件得到的點雲資料中，由於各種原因會導致得到的點雲資料有誤差，甚至會出現雜訊點，這樣會導致重構出來的面極不平滑。

鑒於以上內容，有必要提供一種點雲精簡系統及方法，其可快速地對點雲資料進行精簡及過濾，以便獲得一個資料量少、不失真且較均勻的點雲。

一種點雲精簡系統，包括應用伺服器。所述的應用伺服器包括：點雲接收模組，用於從一個點雲獲取裝置中接收點雲資料；拓撲結構建立模組，用於為上述點雲建立拓撲結構，即將點雲中的所有點建立起關聯；相鄰點尋找模組，用於根據上述建立的拓撲結構，為點雲中的點尋找與之距離最近的若干個點；曲率計算模組，用於計算點雲中的點的曲率，即將某一點與距離該點最近的若干個點進行局部抛物面的擬合，得到該局部抛物面的一般方程式，並根據該一般方程式及曲率計算公式計算出該點的曲率；及點雲精簡模組，用於根據上述計算出來的曲率、及用戶對該點雲設置的精簡度參數，對點雲進行精簡處理，即當某個點的曲率與距離該點最近的若干個點的曲率平均值的差值在所述的精簡度參數範圍之內時，精簡該點，否則，若不在精簡度參數範圍之內時，保留該點。

一種點雲精簡方法，該方法包括如下步驟：(a)從一個點雲獲取裝置中接收點雲資料；(b)為上述點雲建立拓撲結構，即將點雲中的所有的點建立起關聯；(c)選擇點雲中的一個點；(d)根據上述的拓撲結構，在點雲中尋找與該點距離最近的若干個點；(e)將該點與距離該點最近的若干個點進行局部抛物面擬合，得到該局部抛物面的一般方程式，並根據該抛物面的一般方程式及曲率計算公式計算出該點的曲率；重複上述步驟(c)到步驟(e)，直至點雲中的所有的點的曲率都計算完畢；及(f)根據上述計算出來的曲率，以及用戶對該點雲設置的精簡度參數，對該點雲進行精簡處理。

相較於習知技術，本發明所述的點雲精簡系統及方法，可以對三維鐳射掃描器掃描得到的點雲資料進行精簡，利用曲率差表示每個點相較於該點相鄰點的形變程度，對形變較小的平面，只保留必要的點，而精簡掉其他冗餘點，對形變程度較大的曲面，根據精簡度要求決定保留的點數，因此可以獲得一個資料量少、不失真且較均勻的點雲。

如圖1所示，是本發明點雲精簡系統較佳實施例的硬體架構圖。該系統主要包括點雲獲取裝置1、應用伺服器2、網路3及多個使用者端電腦4。

其中分散式分佈的多個使用者端電腦4利用網路3與應用伺服器2相連，網路3可以是一企業內部網路(Intranet)，也可以是網際網路(Internet)或其他類型的通訊網絡。

點雲獲取裝置1與應用伺服器2相連，用於獲取掃描受測物件得到的點雲資料。在本較佳實施方式中，該點雲獲取裝置1可以是一個三維鐳射掃描器，其透過掃描受測物件獲取點雲資料。

應用伺服器2用於從點雲獲取裝置1中接收點雲資料，並對上述點雲進行精簡處理。

使用者端電腦4提供圖形處理介面，該圖形處理介面能夠生成並顯示應用伺服器2匯入的點雲資料組成的圖像，並可以顯示對點雲精簡後的結果。

如圖2所示，是本發明點雲精簡系統較佳實施例中應用伺服器2的功能模組圖。所述應用伺服器2主要包括：點雲接收模組20、拓撲結構建立模組21、點選擇模組22、相鄰點尋找模組23、曲率計算模組24、判斷模組25、點雲精簡模組26及點雲輸出模組27。本發明所稱的模組是完成一特定功能的電腦程式段，比程式更適合於描述軟體在電腦中的執行過程，因此在本發明以下對軟體描述中都以模組描述。

其中，所述點雲接收模組20用於從點雲獲取裝置1中接收點雲資料，並在使用者端電腦4提供的圖形處理介面中生成並且顯示上述點雲資料形成的圖像。

所述拓撲結構建立模組21主要用於為上述點雲建立拓撲結構，即將點雲中的所有的點建立起關聯。該拓撲結構建立模組21按照一個設定的網格間距Step將上述點雲所在的立方體區域以一定的網格數目進行網格化以得到多個網格，並為每個網格設置序號，將每一個網格的序號與在立方體空間內與該網格相鄰的26個網格的序號儲存在一個列表中，從而將所有的網格之間建立起關聯。所述的網格間距Step根據實際的情況可以設定不同的值，例如，用戶希望每個網格中的點多，則網格間距Step的值可以設置的大一些，若希望每個網格中的點少，則網格間距Step的值可以小一些。

所述點選擇模組22用於在上述點雲中任意選擇其中一個點(下稱：該點)。

所述相鄰點尋找模組23用於根據上述建立的拓撲結構，尋找與該點距離最近的若干個點。尋找與該點距離最近的若干個點是透過所述相鄰點尋找模組23取得該點所在的網格(下稱：該網格)序號，根據上述列表尋找與該網格在立方體空間內相鄰的26個網格，計算包括該網格在內，共27個網格中所有點與該點的距離，得到距離該點最近的若干個點。

曲率計算模組24主要用於將該點與距離該點最近的若干個點(本較佳實施例中為24~32個點)進行局部抛物面的擬合，並根據該抛物面的一般方程式，及曲率的計算公式計算出該點的曲率。以下以計算點雲中一個點的曲率對所述曲率計算模組24的功能進行詳細說明：首先，建立以該點為原點的局部座標系，則所述24~32個點在該局部座標系下的座標值分別為將該24~32個點在原座標系下的座標值減去該點(原點)在原座標系下的座標值。

在局部座標系下，將該點與所述24~32個點進行局部抛物面擬合，得到該局部抛物面的一般方程式：

其中：

其中，u，v，h分別代表該點以及與所述24~32個點的x，y，z座標值；N代表進行抛物面擬合的點的個數，例如，若所述相鄰點尋找模組23尋找到30個與該點距離最近的點，則N＝31。

最後，所述曲率計算模組24利用曲率計算公式：Curvature＝(4*a*c－b*b)/2

計算出該點的曲率。

計算該點雲中其他點的曲率過程與上述過程相同。

所述判斷模組25用於判斷是否點雲中的所有點的曲率都已經計算完畢。若不是，則所述點選擇模組22選擇點雲中另一個點。

所述點雲精簡模組26主要用於根據上述計算出來的所有點的曲率，及用戶對該點雲的精簡度要求，對點雲進行精簡處理。以下以對點雲中一個點進行精簡處理的過程對點雲精簡模組26的功能進行詳細說明：首先，所述相鄰點尋找模組23根據點雲之間的拓撲結構尋找距離該點最近的若干個點，本較佳實施例中，此處的若干個點為9~15個點；計算該9~15個點的曲率平均值；計算該點的曲率與上述曲率平均值的差值；根據用戶對該點雲的精簡度要求，判斷該點是否應該被精簡，即判斷上述的差值是否在用戶設置的精簡度參數範圍之內；若在範圍之內，則說明該點與上述9~15點所組成的曲面的形變較少，該點可以被精簡；否則，若不在範圍之內，則說明該點與上述9~15點所組成的曲面的形變較大，該點不可以被精簡。

對該點雲中其他點的精簡處理與上述過程相同。

所述點雲輸出模組27用於輸出精簡後的點雲。

圖3是本發明點雲精簡方法較佳實施例的主流程圖。

步驟S10，點雲接收模組20從點雲獲取裝置1中接收點雲資料。

步驟S11，拓撲結構建立模組21為上述點雲建立拓撲結構，即將點雲中的所有的點建立起關聯。

步驟S12，點選擇模組22選擇點雲中的一個點(下稱：該點)。

步驟S13，相鄰點尋找模組23根據上述的拓撲結構，在點雲中尋找與該點距離最近的若干個點。在本實施例中，此處的若干個點為24~32個點。

步驟S14，所述曲率計算模組24將該點與上述得到的距離該點最近的若干個點(24~32個)進行局部抛物面擬合，並根據該抛物面的一般方程式及曲率的計算公式計算出該點的曲率。

步驟S15，判斷模組25判斷是否點雲中的所有點的曲率都已經計算完畢。若不是，則返回步驟S12，所述點選擇模組22選擇點雲中另一個點。

若點雲中所有點的曲率都已經計算完畢，則步驟S16，點雲精簡模組26根據上述計算出來的曲率，以及用戶的精簡度要求，對該點雲進行精簡處理。

步驟S17，點雲輸出模組27輸出精簡後的點雲。

參閱圖4所示，是圖3中步驟S11建立點雲之間拓撲結構的具體實施流程圖。

步驟S110，拓撲結構建立模組21按照一個設定的網格間距Step將上述點雲所在的立方體區域以一定的網格數目進行網格化，以得到多個網格。所述的網格間距Step根據實際的情況可以設定不同的值，例如，用戶希望每個網格中的點多，則網格間距Step的值可以設置的大一些，若希望每個網格中的點少，則網格間距Step的值可以小一些。

步驟S111，拓撲結構建立模組21為每個網格設置序號。

步驟S112，該拓撲結構建立模組21將其中一個網格的序號與在立方體空間內與該網格相鄰的26個網格的序號儲存在一個列表中，從而將該網格與其他網格之間建立起關聯。

步驟S113，判斷模組25判斷是否已將所有的網格與其相鄰的網格之間建立起了關聯。若沒有，則返回步驟S112。否則，點雲之間的拓撲結構建立完畢。

參閱圖5所示，是圖3中步驟S13在點雲中尋找距離一點最近的若干個點的具體實施流程圖。

步驟S130，所述相鄰點尋找模組23取得所選擇的點所在的網格序號，並根據該網格序號在上述列表中取得與該網格在立方體空間內相鄰的26個網格。

步驟S131，判斷模組25判斷該點所在的網格及其相鄰的26個網格，共27個網格內的點的總數是否不少於一個設定的值。在本實施例中，該設定的值為24。

若該27個網格內的點的總數少於所設定的值，即少於24，則步驟S132，所述相鄰點尋找模組23可以透過上述列表，得到與該27個網格相鄰的其他網格。直至得到的網格內的點的總數不少於24，則步驟S133，所述相鄰點尋找模組23計算所得到的所有網格中的所有點與該點的距離，得到距離該點最近的24~32個點。

參閱圖6所示，是圖3中步驟S14計算一個點的曲率的具體實施流程圖。

步驟S140，所述曲率計算模組24建立以所選擇的點為原點的局部座標系，則所述24~32個點在該局部座標系下的座標值分別為將該24~32個點在原座標系下的座標值減去該點(原點)在原座標系下的座標值。

步驟S141，所述曲率計算模組24在局部座標系下，將該點與所述24~32個點進行局部抛物面擬合，得到該局部抛物面的一般方程式：

其中：

其中，u，v，h分別代表該點以及與該點距離最近的24~32個點的x，y，z座標值；N代表進行抛物面擬合的點的個數，例如，若所述相鄰點尋找模組23尋找到30個與該點距離最近的點，則N＝31。

步驟S142，所述曲率計算模組24利用曲率計算公式：Curvature＝(4*a*c－b*b)/2

計算出該點的曲率。

參閱圖7所示，是圖3中步驟S16對點雲進行精簡處理的具體實施流程圖。

步驟S160，用戶設置對點雲的精簡度要求，即輸入一個精簡度參數。

步驟S161，點選擇模組22選擇點雲中的一個點。

步驟S162，點雲精簡模組26根據點雲之間的拓撲結構尋找距離該點最近的9~15個點(方法與上述圖5所示的步驟相似)。

步驟S163，點雲精簡模組26計算出上述9~15個點的曲率平均值。

步驟S164，點雲精簡模組26計算該點的曲率與上述9~15個點的曲率平均值的差值。

步驟S165，點雲精簡模組26將上述計算出來的差值與所設置的精簡度參數相比較，根據比較結果，為該點設置不同的精簡標誌。若上述差值在所設置的精簡度參數範圍之內，則說明該點與上述9~15點所組成的曲面的形變較少，該點可以被精簡，所述點雲精簡模組26可以將該點設置精簡標誌為“1”；否則，若上述差值不在用戶設置的精簡度參數範圍之內，則說明該點與上述9~15點所組成的曲面的形變較大，該點不可以被精簡，所述點雲精簡模組26可以將該點設置精簡標誌為“0”。

步驟S166，判斷模組25判斷是否該點所在的網格內的所有點都已經設置了精簡標誌。

若該點所在的網格內還有點沒有被設置精簡標誌，則步驟S167，點選擇模組22選擇該網格內的其他點，然後回到步驟S162。

否則，若該點所在的網格所有的點都已經設置精簡標誌，則在步驟S168中，判斷模組25根據設置的精簡標誌判斷是否該網格內所有的點都將被精簡，即是否該網格內的所有點都被設置了標誌“1”。

若是，則步驟S169，點雲精簡模組26保留該網格內距離中心位置最近的一個點，即將距離該網格中心位置最近的一個點的精簡標誌修改為“0”。在每個網格中至少保留一個點可以使精簡後的點雲分佈較均勻。

若該網格內至少有一個點可以保留，則步驟S170，判斷模組25判斷是否該點雲中的所有點都已經設置了精簡標誌。

若還有點沒有設置精簡標誌，則返回步驟S161，點選擇模組22繼續選擇點雲中的另一個點。

若該點雲中點所有的點都已經設置了精簡標誌，則步驟S171，點雲精簡模組26根據上述設置的精簡標誌精簡點雲中的點。

本發明所述的24~32個點或者9~15個點，只是經過驗證後得到的較佳的取值範圍，對於其他的取值範圍都不應該排除在本發明所保護的範圍之內。

本發明所提供的點雲精簡系統及方法可以對三維鐳射掃描器掃描出的點雲資料進行精簡，利用曲率差表示每個點相較於其相鄰點的形變程度，對形變較小的平面，只保留必要的點，而精簡掉其他冗餘點，對形變程度較大的曲面，根據精簡度要求決定保留的點數，因此可以獲得一個資料量少、不失真且較均勻的點雲。進一步的，本發明將點雲之間建立起了關聯，因此在計算距離某一點最近的若干個點時，不用計算該點與點雲中所有點的距離，而透過點雲之間的關聯，在距離該點較近的點中尋找，因此，極大的提高了運算速度。

以上所述僅為本發明之較佳實施例而已，且已達廣泛之使用功效，凡其他未脫離本發明所揭示之精神下所完成之均等變化或修飾，均應包含在下述之申請專利範圍內。

點雲獲取裝置．．．1

應用伺服器．．．2

網路．．．3

使用者端電腦．．．4

點雲接收模組．．．20

拓撲結構建立模組．．．21

點選擇模組．．．22

相鄰點尋找模組．．．23

曲率計算模組．．．24

判斷模組．．．25

點雲精簡模組．．．26

點雲輸出模組．．．27

接收點雲資料．．．S10

建立點雲之間的拓撲結構．．．S11

選擇點雲中的一個點．．．S12

根據上述的拓撲結構，在點雲中尋找與上述選擇的點距離最近的若干個點．．．S13

將所選擇的點與上述距離該點最近的若干個點進行拋物面擬合，計算出該點的曲率．．．S14

點雲中所有點的曲率都已計算完畢？．．．S15

根據上述計算出來的所有點的曲率及精簡度的要求，對點雲進行精簡處理．．．S16

輸出精簡後的點雲．．．S17

圖1是本發明點雲精簡系統較佳實施例的硬體架構圖。

圖2是圖1中應用伺服器的功能模組圖。

圖3是本發明點雲精簡方法較佳實施例的主流程圖。

圖4是圖3中步驟S11建立點雲之間拓撲結構的具體實施流程圖。

圖5是圖3中步驟S13在點雲中尋找距離一點最近的若干個點的具體實施流程圖。

圖6是圖3中步驟S14計算一個點的曲率的具體實施流程圖。

圖7是圖3中步驟S16對點雲進行精簡處理的具體實施流程圖。

接收點雲資料．．．S10

建立點雲之間的拓撲結構．．．S11

選擇點雲中的一個點．．．S12

根據上述的拓撲結構，在點雲中尋找與上述選擇的點距離最近的若干個點．．．S13

將所選擇的點與上述距離該點最近的若干個點進行拋物面擬合，計算出該點的曲率．．．S14

點雲中所有點的曲率都已計算完畢？．．．S15

根據上述計算出來的所有點的曲率及精簡度的要求，對點雲進行精簡處理．．．S16

輸出精簡後的點雲．．．S17

Claims (12)

1. 一種點雲精簡系統，包括應用伺服器，其中，所述應用伺服器包括：點雲接收模組，用於從一個點雲獲取裝置中接收點雲資料；拓撲結構建立模組，用於為上述點雲建立拓撲結構，即將點雲中的所有點建立起關聯；相鄰點尋找模組，用於根據上述建立的拓撲結構，為點雲中的點尋找與之距離最近的若干個點；曲率計算模組，用於計算點雲中的點的曲率，即將某一點與距離該點最近的若干個點進行局部抛物面的擬合，得到該局部抛物面的一般方程式，並根據該一般方程式及曲率計算公式計算出該點的曲率；及點雲精簡模組，用於根據上述計算出來的曲率、及用戶對該點雲設置的精簡度參數，對點雲進行精簡處理，即當某個點的曲率與距離該點最近的若干個點的曲率平均值的差值在所述的精簡度參數範圍之內時，精簡該點，否則，若不在精簡度參數範圍之內時，保留該點。
2. 如申請專利範圍第1項所述之點雲精簡系統，其中，所述的拓撲結構建立模組建立拓撲結構是依據如下步驟：按照一個設定的網格間距將點雲所在的立方體區域以一定的網格數目進行網格化以得到多個網格；為每個網格設置序號；將每一個網格的序號與在立方體空間內與該網格相鄰的26個網格的序號儲存在一個列表中，從而將所有的網格之間建立起關聯。
3. 如申請專利範圍第2項所述之點雲精簡系統，其中，所述的相鄰點尋找模組為點雲中的點尋找與之距離最近的若干個點是依據如下步驟：在點雲中選擇一個點；取得該點所在的網格的序號；根據所述列表尋找與該點所在的網格在立方體空間內相鄰的26個網格；計算包括該點所在網格在內，共27個網格中所有點與該點的距離，取得距離該點最近的若干個點。
4. 如申請專利範圍第1項所述之點雲精簡系統，其中，在曲率計算模組中所述的若干個點為24~32個點，在點雲精簡模組中所述的若干個點為9~15個點。
5. 一種點雲精簡方法，該方法包括如下步驟：(a)從一個點雲獲取裝置中接收點雲資料；(b)為上述點雲建立拓撲結構，即將點雲中的所有點建立起關聯；(c)選擇點雲中的一個點；(d)根據上述的拓撲結構，在點雲中尋找與該點距離最近的若干個點；(e)將該點與距離該點最近的若干個點進行局部抛物面擬合，得到該局部抛物面的一般方程式，並根據該抛物面的一般方程式及曲率計算公式計算出該點的曲率；重複上述步驟(c)到步驟(e)，直至點雲中所有點的曲率都計算完畢；及(f)根據上述計算出來的曲率，以及用戶對該點雲設置的精簡度參數，對該點雲進行精簡處理。
6. 如申請專利範圍第5項所述之點雲精簡方法，其中，所述步驟(b)包括：(b1)按照一個設定的網格間距將上述點雲所在的立方體區域以一定的網格數目進行網格化，以得到多個網格；(b2)為每個網格設置序號；(b3)將其中一個網格的序號與在立方體空間內與該網格相鄰的26個網格的序號儲存在一個列表中，從而將該網格與其他網格之間建立起關聯；及重複上述步驟(b3)，直至將所有網格都與其相鄰的網格之間建立起了關聯。
7. 如申請專利範圍第6項所述之點雲精簡方法，其中，所述步驟(d)包括：取得所選擇的點所在的網格序號，並根據該網格序號在上述列表中取得與該網格在立方體空間內相鄰的26個網格；及計算包括該點所在網格在內，共27個網格中所有點與該點的距離，取得距離該點最近的若干個點。
8. 如申請專利範圍第7項所述之點雲精簡方法，其中，所述的若干個點為24~32個點。
9. 如申請專利範圍第6項所述之點雲精簡方法，其中，所述步驟(f)包括：(f1)用戶設置對點雲的精簡度要求，即輸入一個精簡度參數；(f2)選擇點雲中的一個點；(f3)根據點雲之間的拓撲結構尋找距離該點最近的若干個點；(f4)計算該點的曲率與上述若干個點的曲率平均值的差值；(f5)將上述計算出來的差值與上述設置的精簡度參數相比較，根據比較的結果，為該點設置不同的精簡標誌；(f6)從該點所在的網格內選擇其他的點，並重複步驟(f3)到步驟(f5)，直至該點所在的網格內的所有點都被設置了精簡度標誌；(f7)根據設置的精簡標誌判斷是否該網格內所有的點都將被精簡；(f8)若是，則保留該網格內距離中心位置最近的一個點，即修改距離該網格中心位置最近的點的精簡度標誌；(f9)重複步驟(f2)到(f8)，直至點雲中所有的點都被設置了精簡度標誌；及(f10)根據上述設置的精簡標誌精簡點雲中的點。
10. 如申請專利範圍第9項所述之點雲精簡方法，其中，所述的若干個點為9~15個點。
11. 如申請專利範圍第5項所述之點雲精簡方法，其中，所述的抛物面的一般方程式為： 其中： 其中，公式中的u，v，h分別代表該點及距離該點最近的若干個點的x，y，z座標值，N代表進行抛物面擬合的點的個數。
12. 如申請專利範圍第11項所述之點雲精簡方法，其中，所述的曲率計算公式為：Curvature＝(4*a*c－b*b)/2。