TWI652589B - 點雲網格簡化系統及方法 - Google Patents
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Abstract
一種點雲網格簡化系統及方法，運行於電腦裝置中，該系統包括點雲網格輸入模組、法向面計算模組、刪除點判定模組、局部網格化模組及網格處理模組。所述之點雲網格簡化系統及方法能夠利用網格頂點法向面之距離約束來刪除對點雲網格影響比較小之點及網格，並採用局部重新三角網格化來達到點雲網格簡化之效果。實施本發明，可對任何形狀、任何類型之點雲網格進行補孔及對複雜物件之點雲進行不失真簡化處理。
Description
本發明涉及一種點雲網格處理系統及方法，尤其涉及一種點雲網格簡化系統及方法。
在點雲網格處理中，網格處理之速度是及網格數量成正比之。為了提高運算之速度，在保證精度之前提下應該儘量降低網格之數量，因此網格簡化是網格處理中之重要步驟。在網格之實際應用中，用戶可能只對網格之部分區域感興趣，並希望該區域有較高之精度，而其它區域只要達到基本要求即可。網格簡化既要減少網格數量，又要保證模型形狀特徵。網格簡化之方法有很多種，但對於網格數目大，物體形狀複雜等情況，沒有很好之解決方法。然而，現有之網格簡化演算法大多僅僅考慮了幾何模型、拓撲資訊，而未考慮模型之封閉性問題。因此，網格簡化效果不佳，簡化不能很好之逼近原始網格。
鑒於以上內容，有必要提供一種點雲網格簡化系統及方法，能夠利根據頂點法向約束原則刪除不滿足約束之網格頂點，並採用局部重新三角網格化來達到點雲網格簡化之效果。
所述之點雲網格簡化系統運行於電腦裝置中，該系統包括：網格輸入模組，用於接收點雲三角網格化後之原始網格模型，及接收根據網格簡化
精度要求輸入之網格簡化比例；法向面計算模組，用於計算原始網格模型中每一個網格頂點之法向面，及計算每一個網格頂點到其法向面之距離；刪除點判定模組，用於根據輸入之簡化比例及每一個網格頂點到法向面之距離判定出對原始網格模型影響較小之點，及從原始網格模型中將對原始網格模型影響較小之點及包含該點之網格刪除；局部網格化模組，用於當從原始網格模型中刪除部份點之後，將原始網格模型中局部無網格之點重新進行局部三角網格化；網格處理模組，用於將局部網格化之網格與原來未刪除之網格及點結合組成一個新網格模型，及將該新網格模型進行平滑處理得到與原始網格具有幾何特徵相似之簡化網格模型；其中，所述從原始網格模型中將對原始網格模型影響較小之點及包含該點之網格刪除包括以下步驟：將每一個網格頂點到其法向面之距離從大到小排序；用所述簡化比例乘以網格點數目得到要保留之n個點數目；按照距離從大到小找出該n個要保留之點；及刪除其它對原始網格模型之幾何特徵影響較小之點及包含這些點之網格。
所述之點雲網格簡化方法應用於電腦裝置中，該方法包括步驟：接收點雲三角網格化後之原始網格模型，並接收根據網格簡化精度要求輸入之網格簡化比例；計算原始網格模型中每一個網格頂點之法向面，並計算每一個網格頂點到其法向面之距離；根據輸入之簡化比例及每一個網格頂點到法向面之距離判定出對原始網格模型影響較小之點；從原始網格模型中將對原始網格模型影響較小之點及包含該點之網格刪除；當從原始網格模型中刪除部份點之後，將原始網格模型中局部無網格之點重新進行局部三角網格化；將局部網格化之網格與原來未刪除之網格及點結合組成一個新網格模型，並將新網格模型進行平滑處理得到與原始網格具有幾何特徵相似之簡化網格模型；其中，所述從原始網格模型中將對原始網格模型影響較小之點及包含該點之網格刪除包括以下步驟：將每一個網格頂點到其法向面之距離從大到小排序；用所述簡化比
例乘以網格點數目得到要保留之n個點數目；按照距離從大到小找出該n個要保留之點；及刪除其它對原始網格模型之幾何特徵影響較小之點及包含這些點之網格。
相較於習知技術，本發明所述之點雲網格簡化系統及方法，能夠利用網格頂點法向面之距離約束來刪除對點雲網格影響比較小之點及網格，並採用局部重新三角網格化來達到網格簡化之效果。具有點雲計算速度快且佔用記憶體少之優點，可對任何形狀、任何類型之點雲網格進行補孔及對複雜物件之點雲進行不失真簡化處理。
1‧‧‧電腦裝置
10‧‧‧點雲網格簡化系統
101‧‧‧點雲網格輸入模組
102‧‧‧法向面計算模組
103‧‧‧刪除點判定模組
104‧‧‧局部網格化模組
105‧‧‧網格處理模組
11‧‧‧輸入裝置
12‧‧‧儲存設備
13‧‧‧處理器
2‧‧‧掃描設備
3‧‧‧目標物件
圖1係本發明點雲網格簡化系統較佳實施例之運行環境示意圖。
圖2係本發明點雲網格簡化方法較佳實施例之流程圖。
圖3係採用頂點刪除法來簡化點雲網格模型之示意圖。
圖4係採用Delaunay網格化法進行局部網格化之示意圖。
圖5係針對原始網格模型進行網格簡化處理之示意圖。
參閱圖1所示，係本發明點雲網格簡化系統佳實施例之運行環境示意圖。於本實施例中，所述之點雲網格簡化系統10安裝並運行於電腦裝置1中，該電腦裝置1還包括，但不僅限於，輸入裝置11、儲存設備12及處理器13。該電腦裝置1安裝有作業系統(例如Windows作業系統或Linux作業系統)及各種應用系統(例如軟體程式及應用程式等)。所述之電腦裝置1可以為一種個人電腦(PC)、工作站電腦(Workstation computer)、筆記本電腦(Notebook)、伺服器(Server)或者其他電子計算裝置。
所述之電腦裝置1連接有一種掃描設備2，該掃描設備2用於對目標物件3(例如電子元器件)進行掃描(例如鐳射掃描)來獲取該目標物件3之點雲。所述之掃描設備2可以為一種鐳射掃描器、3D光學掃描器或其它合適之電子掃描設備。
所述之輸入裝置11用於輸入需要簡化點雲網格數量之簡化比例，例如按照0%至100%之間之任何比例來簡化點雲之數量。所述之儲存設備12包括，但不僅限於，記憶體、硬碟及外部儲存設備等。所述之處理器13包括，但不僅限於，中央處理器(CPU)、微處理器或其它資料處理機等。
於本實施例中，所述之點雲網格簡化系統10包括，但不僅限於，點雲網格輸入模組101、法向面計算模組102、刪除點判定模組103、局部網格化模組104及網格處理模組105。本發明所稱之功能模組是指一種能夠被電腦裝置1之處理器13所執行並且能夠完成固定功能之一系列程式指令段，其儲存於電腦裝置1之儲存設備12中。關於各功能模組101-105將在圖2之流程圖中作詳細描述。
參閱圖2所示，係本發明點雲網格簡化方法較佳實施例之流程圖。於本實施例中，該方法應用於電腦裝置1中，能夠利用網格頂點法向面之距離約束來刪除對點雲網格影響比較小之點及網格，並採用局部重新三角網格化來達到網格簡化之效果。具有點雲計算速度快且佔用記憶體少之優點，可對任何形狀、任何類型之點雲網格進行補孔及對複雜物件之點雲進行不失真簡化處理。
步驟S21，網格輸入模組101利用掃描設備2掃描目標物件3得到點雲，並將所述點雲進行三角網格化得到原始網格模型。於本實施例中，網格輸入模組101可以接收從輸入裝置11直接輸入之進行點雲三角網格化後之網格模型。所述掃描設備2能夠對目標物件3(例如電子元器件)進行掃描來獲取該
目標物件3之點雲。所述之點雲三角網格化就是將點雲資料進行三角形網格化得到三角網格化模型，如圖5A所示之原始網格模型包含許多三角化之點雲網格。現有技術存在之許多點雲三角網格化之方法來得到原始網格模型，在此不作具體描述。
步驟S22，雲網格輸入模組101接收使用者根據網格簡化之精度要求從輸入裝置11輸入之需要簡化點雲網格數量之簡化比例。於本實施例中，使用者根據需要可以按照0%至100%之間之任何一比例來簡化點雲網格之數量，例如10%或50%等。如圖5B所示之簡化網格模型之簡化比例為50%，而圖5C所示之簡化網格模型之簡化比例為10%。
步驟S23，法向面計算模組102計算原始網格模型中每一個網格頂點之法向面，並計算每一個網格頂點到其法向面之距離。於本實例中，計算網格頂點之法向面按照如下演算法：假設原始網格模型中共用頂點v0之三角形有k個，例如，分別為V0V1V2，V0V2V3，...V0Vk-1V1,V0VkV1這些k個三角形之面積分別為S1，S2，...，Sk，其法向量分別為n1，n2，...，nk，那麼定義每一個網格頂點之法向面之法向量如下：，將每一個網格頂點之法向量單位化：，定義每一個三角形之中心點為，即。其中，頂點v0之法向面就是經過中心點法向為n之平面，當法向面計算模組102計算出頂點v0之法向面之後，就可以計算出頂點v0到法向面之距離dis tan ce=(v0-)*n。當所有網格頂點到其法向面之距離被計算出來後，其中，網格頂點到其法向面之距離越大，說明這個網格頂點對整個網格模型之幾何特徵影響越大。
步驟S24，刪除點判定模組103根據輸入之簡化比例及每一個網格頂點到法向面之距離判定出對原始網格模型影響較小之點，並從原始網格模型中將該點及包含該點之網格刪除。一般地，點雲網格簡化實質就是減少網格模
型之點及麵，但又要逼近原始網格模型。點雲網格簡化之方法有頂點刪除法、三角形網格刪除法、三角形網格合併法等。於本實施例中，刪除點判定模組103採用頂點刪除法來簡化點雲網格模型，其頂點刪除法能最好之保持原始網格模型之特徵。所述之刪除點判定模組103將網格頂點到法向面之距離從大到小排序，用簡化比例乘以網格點數目得到要保留之點數目(例如n個)，按照距離從大到小找出該n個要保留之點，並刪除其它對網格模型之幾何特徵影響較小之點及包含這些點之網格。
如圖3所示，是採用頂點刪除法來簡化點雲網格模型之示意圖。於本實施例中，網格頂點v1到其法向面之距離比較近，因此可將該網格頂點v1從網格模型中刪除掉。於刪除該網格頂點v1之同時與它相關之三角形網格v1v2v3、v1v2v6、v1v3v4、v1v5v6及v1v4v5也同時從網格模型中刪除。
步驟S25，當刪除部份點之後會造成局部點無網格，局部網格化模組104將所述無網格之點重新進行局部三角網格化。由於刪除一個點之後會造成與這個頂點相關之k個三角形也刪除了，會造成原始網格模型之局部無網格，因此必須將這些局部點重新三角網格化。於本實施例中，採用Delaunay網格化演算法進行局部網格化，該Delaunay網格化演算法步驟如下：(1)生成一個滿足條件之三角形，該三角形外接圓內沒有其它點；(2)以其中之三條邊為基礎向三個不同方向尋找滿足之條件之點，生成新之三角形；(3)以新之三角形為基礎向四周擴展直到三角形網格充滿整個區域。該Delaunay網格化演算法之關鍵在於每一個三角形之產生，而三角形之產生之關鍵在邊之擴展，擴展邊之實質是尋找滿足一定條件之第三個點做為新構成之三角形。邊之擴展應該滿足下面條件：(1)尋找點不再邊或其延長線上；(2)尋找點與待擴展三角形第三點在邊之兩側；(3)三角形之每一條邊最多使用兩次；(4)尋找點與邊頂點構成之角應該夠大。如圖4所示，是採用Delaunay網格化演算法進行局部網格
化之示意圖。例如，局部網格化模組104利用Delaunay網格化演算法針對局部無網格之點重新進行三角網格化，從而構建出了v2v3v6及v3v4v5這兩個三角形網格。
步驟S26，網格處理模組105將局部網格化之網格與原來未刪除之網格及點結合組成一個新網格模型，並將該新網格模型進行平滑處理得到與原始網格模型具有幾何特徵相似之簡化網格模型。在三維網格模型之生成過程中，不可避免地會出現雜訊，如何有效地消除這些雜訊巳成為電腦輔助設計及電腦圖形學領域之一個重要課題。於本實施中，網格處理模組105通過一種距離均衡化演算法對網格進行平滑處理，該距離均衡化演算法以頂點到其周圍鄰域平均平面之距離為出發點，通過控制頂點沿其法向方向移動使得該距離達到一種均衡，同時採用法向量控制之平滑來得到與原始網格具有相似幾何特徵之簡化網格。
如圖5A-5C所示，係針對原始網格模型進行網格簡化處理之示意圖。圖5A為原始網格模型，其包含許多三角化之點雲網格。圖5B為採用簡化比例為50%進行簡化處理後之簡化網格模型，而圖5C採用簡化比例為10%進行簡化處理後之簡化網格模型。從圖5A-C之網格模型可以看出，圖5B及圖5C之簡化網格模型與圖5A之原始網格模型具有相似幾何特徵。
以上實施例僅用以說明本發明之技術方案而非限制，儘管參照以上較佳實施例對本發明進行了詳細說明，本領域之普通技術人員應當理解，可以對本發明之技術方案進行修改或者等同替換都不應脫離本發明技術方案之精神及範圍。
Claims (8)
- 一種點雲網格簡化系統，運行於電腦裝置中，其中，所述之點雲網格簡化系統包括：網格輸入模組，用於接收點雲三角網格化後之原始網格模型，及接收根據網格簡化精度要求輸入之網格簡化比例；法向面計算模組，用於計算原始網格模型中每一個網格頂點之法向面，及計算每一個網格頂點到其法向面之距離；刪除點判定模組，用於根據輸入之簡化比例及每一個網格頂點到法向面之距離判定出對原始網格模型影響較小之點，及從原始網格模型中將對原始網格模型影響較小之點及包含該點之網格刪除；局部網格化模組，用於當從原始網格模型中刪除部份點之後，將原始網格模型中局部無網格之點重新進行局部三角網格化；及網格處理模組，用於將局部網格化之網格與原來未刪除之網格及點結合組成一個新網格模型，及將該新網格模型進行平滑處理得到與原始網格具有幾何特徵相似之簡化網格模型；其中，所述從原始網格模型中將對原始網格模型影響較小之點及包含該點之網格刪除包括以下步驟：將每一個網格頂點到其法向面之距離從大到小排序；用所述簡化比例乘以網格點數目得到要保留之n個點數目；按照距離從大到小找出該n個要保留之點；及刪除其它對原始網格模型之幾何特徵影響較小之點及包含這些點之網格。
- 如申請專利範圍第1項所述之點雲網格簡化系統，其中，所述之電腦裝置連接有一掃描設備，該掃描設備是一鐳射掃描器或3D光學掃描器。
- 如申請專利範圍第2項所述之點雲網格簡化系統，其中，所述之網格輸入模組還用於利用掃描設備對目標物件進行掃描得到目標物件之點雲，及將該目標物件之點雲進行三角網格化得到原始網格模型。
- 如申請專利範圍第1項所述之點雲網格簡化系統，其中，所述之局部三角網格化採用一Delaunay網格化演算法，該Delaunay網格化演算法包括如下步驟：生成一個滿足條件之三角形，該三角形外接圓內沒有其它點；以其中之三條邊為基礎向三個不同方向尋找滿足之條件之點，生成新之三角形；及以新之三角形為基礎向四周擴展直到三角形網格充滿整個區域。
- 一種點雲網格簡化方法，應用於電腦裝置中，該方法包括步驟：接收點雲三角網格化後之原始網格模型，並接收根據網格簡化精度要求輸入之網格簡化比例；計算原始網格模型中每一個網格頂點之法向面，並計算每一個網格頂點到其法向面之距離；根據輸入之簡化比例及每一個網格頂點到法向面之距離判定出對原始網格模型影響較小之點；從原始網格模型中將對原始網格模型影響較小之點及包含該點之網格刪除；當從原始網格模型中刪除部份點之後，將原始網格模型中局部無網格之點重新進行局部三角網格化；及將局部網格化之網格與原來未刪除之網格及點結合組成一個新網格模型，並將新網格模型進行平滑處理得到與原始網格具有幾何特徵相似之簡化網格模型；其中，所述從原始網格模型中將對原始網格模型影響較小之點及包含該點之網格刪除包括以下步驟： 將每一個網格頂點到其法向面之距離從大到小排序；用所述簡化比例乘以網格點數目得到要保留之n個點數目；按照距離從大到小找出該n個要保留之點；及刪除其它對原始網格模型之幾何特徵影響較小之點及包含這些點之網格。
- 如申請專利範圍第5項所述之點雲網格簡化方法，其中，所述之電腦裝置連接有一掃描設備，該掃描設備是一鐳射掃描器或3D光學掃描器。
- 如申請專利範圍第6項所述之點雲網格簡化方法，其中，該方法還包括步驟：利用所述掃描設備對目標物件進行掃描得到該目標物件之點雲；將所述目標物件之點雲進行三角網格化得到原始網格模型。
- 如申請專利範圍第5項所述之點雲網格簡化方法，其中，所述之局部三角網格化採用一Delaunay網格化演算法，該Delaunay網格化演算法包括如下步驟：生成一個滿足條件之三角形，該三角形外接圓內沒有其它點；以其中之三條邊為基礎向三個不同方向尋找滿足之條件之點，生成新之三角形；及以新之三角形為基礎向四周擴展直到三角形網格充滿整個區域。
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