[发明专利]一种基于射线原理的带边界保留的云数据精简算法

摘要

本发明涉及一种基于射线原理的带边界保留的云数据精简算法，本发明首先假设由三维点云模型的中心位置点向各个方向均匀产生射线，使得射线充满整个三维空间，对于该空间中的点云模型，若模型中某点与其最近射线的距离小于一个给定的阈值，该点则被视为需要被精简的点，容易得知射线越密集、阈值越大，三维点云模型中的数据点就越容易被精简，因此可以通过控制射线的数量及其他阈值，以达到不同程度的精简效果。为了有效的保持模型的完整性，本发明提出一种边界保留方法。本发明提出的一种不基于曲率计算的三维点云数据精简算法，在一定的精简程度范围内，该算法具有良好的精简效果及效率且能很好的保持模型的边界特征。

主权项

一种基于射线原理的带边界保留的云数据精简方法，其特征在于，具体过程为：步骤a，输入点云数据，建立k‑d树以形成散乱点云之间的拓扑关系；步骤b，利用点云数据生成包围三维点云模型的立方体Vm，并将该立方体依据点云模型的中心点分为8个子立方体Vi，i＝0，1，…，7，将所有的数据点依据其空间所在位置进行归类，归入各自的子立方体中；步骤c，依据点云模型子立方体，将立方体Vm的每一个面分为4个子平面，根据上述步骤b中的射线生成方法生成射线；步骤d，设直线T上一点为M，直线外一点p，利用点p到直线T的距离公式s为直线T的方向向量，计算出子立方体Vi，i＝0，1，…，7中每个数据点到通过该立方体的每条射线之间的距离dj，j＝0，1，2…，Max，Max为点云数量，并由数据点到中心点Mid之间的距离得出每个数据点相应的判断阈值disj，j＝0，1，2…，Max，若dj＜disj，则视为数据点需要被精简；步骤e，将所有在上述步骤d中被视为需要被精简的数据点，进行边界点判断，若不是边界点，则不作处理，否则将其视为不能被精简；步骤f，精简完毕，输出精简后的三维点云模型；在上述步骤b中，根据两点确定一条直线的原理，以三维点云模型的中心点作为所有射线的公共点，则只需要按一定规则生成射线另一点的坐标，就可以生成所有的射线；步骤b1，生成一个最小的能够包围点云模型的立方体Vm，设该立方体的边长为L，散乱点云在X、Y、Z轴方向的最大值和最小值分别为：Xmax、Ymax、Zmax、Xmin、Ymin、Zmin，则立方体边长的计算方法如下：L＝Max((Xmax‑Xmin)，(Ymax‑Ymin)，(Zmax‑Zmin))    (1)L为边长，(Xmin，Ymin，Zmin)为一顶点，作立方体，并使其能够完全包围点云模型；步骤b2，在立方体的6个平面上生成所需要的点，其中设某一与xoy面平行的平面分别平行于X轴和Y轴的两边为L1、L2，并且已知两边的端点分别为P1(x1，y1，z1)、P2(x2，y2，z2)和P2、P3(x3，y3，z3)；在上述步骤b2中，设阈值h，假设生成的点为pk(xk，yk，zk)，则生成点坐标计算方法如下：xk＝(k/h)×(x1‑x2)+x2 k＝0，1，2，…，h‑1，h  (2)yk＝(k/h)×(y3‑y2)+y2 k＝0，1，2，…，h‑1，h  (3)zk＝z1＝z2＝z3 k＝0，1，2，…，h‑1，h         (4)则每个平面上生成点的数量为(h‑1)2，可生成(h‑1)2+4条射线，由此可以通过调节阈值h的大小，以控制射线的数量，从而控制点云模型的精简程度。