基于八邻域深度差的点云边缘提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于八邻域深度差的点云边缘提取方法，先根据目标特征的点云，对每个点沿深度方向进行垂直投影并对投影点进行栅格划分，计算出每个栅格内投影点所对应深度的平均值作为该栅格的深度值；然后比较每个栅格与其八邻域栅格的深度差，根据深度差判断该栅格内是否存在边缘点，并采用排列法从栅格内筛选出点云边缘点。本发明专利技术对含有非孔洞和空洞的两种典型点云数据有很好的提取效果。

Edge extraction method of point cloud based on eight neighborhood depth difference

The invention relates to a method for extracting edge point cloud depth difference based on eight neighborhood, according to the features of the target point cloud, the vertical projection of each point along the depth direction and grid of projection points, calculate the average value of projection points corresponding to each grid in depth as the grid depth values are then compared; each grid with eight neighborhood grid depth difference, according to the difference in depth to determine whether there is the edge points in the grid, and the arrangement was screened from the point cloud edge points in the grid. The invention has good extraction effect for two typical cloud data containing non holes and holes.

【技术实现步骤摘要】
基于八邻域深度差的点云边缘提取方法
：本专利技术涉及一种对点云数据进行边缘提取的方法，尤其涉及一种应用八邻域深度差的点云边缘提取方法。
技术介绍
：随着激光测量技术的不断发展，激光测量设备不断推出，使逆求工程技术得到不断发展。在逆求工程设计中，可以将某个产品表面表达为大量的离散点，即点云。通过点云可进行逆求工程设计，如何从点云信息中提取产品的一些几何特征，成为逆求工程的设计核心。点云边缘是指能够表达产品特征的一些边缘测量点。边缘不仅能表达产品的几何特征，而且在产品识别、重建曲面模型的品质和精度中起着重要的作用。基于点云的边缘提取在曲面重构、空洞修补、曲面特征检测得到广泛应用。点云包括孔洞与非孔洞两类。目前，提取非孔洞点云边缘轮廓的方法有：利用点云分割方法的凸包算法提取点云边缘；利用KD树建立空间拓扑关系，通过邻近点构成的最小二乘平面投影点的角度差算法提取点云边缘。提取孔洞点云边缘轮廓的方法有：利用网格的拓扑关系提取点云边缘；利用alpha-shape算法提取点云边缘，可想象为一个半径为α的圆在点云里滚动，当α满足一定条件，圆会在点云边缘滚动，其滚动的痕迹就是点云的边缘。对于点云数据，运用上述方法均难以实现对目标特征边界的快速提取。
技术实现思路
：专利技术目的：为了克服现有的点云边缘提取速度慢的缺点，本专利技术提出了基于八邻域深度差的点云边缘提取方法，能够精确、快速地对点云边缘进行提取。技术方案：本专利技术是通过以下技术方案来实现的：基于八邻域深度差的点云边缘提取方法，其特征在于：先根据目标特征的点云，对每个点沿深度方向进行垂直投影并对投影点进行栅格划分，计算出每个栅格内投影点所对应深度的平均值作为该栅格的深度值；然后比较每个栅格与其八邻域栅格的深度差，根据深度差判断该栅格内是否存在边缘点，并采用排列法从栅格内筛选出点云边缘点。采用Kinect传感器和Atos扫描仪获取的点云数据，具体步骤为：(1)对获取的点云数据沿深度方向垂直投影：对沿深度方向获取的单面点云数据，沿深度方向进行投影；(2)对投影点进行栅格数据组织：对于投影点，统计其横纵坐标最小与最大的四个值，根据栅格的划分次数，计算出单个栅格的大小，然后将各投影点分配到各个栅格且进行编号；(3)计算栅格的深度差：根据编号的任意栅格，统计栅格内投影点数目，若投影点数目为零，则将该栅格的深度值设定零；若栅格内投影点数目大于零，则将投影点所对应的深度值进行加权平均，将加权平均值作为该栅格的深度值；(4)比较栅格与八邻域栅格的深度差：对每个栅格进行判断，若该栅格的深度值不为零，计算其与八邻域栅格里每个栅格的深度差，若存在深度差大于设定阈值，则该栅格为存在边缘点栅格；(5)栅格内点云边缘点筛选：对于存在边缘点的栅格，统计出栅格内投影点个数，然后对投影点所对应的深度值进行升序排列；当投影点个数为奇数，栅格边缘点为中间位置所对应的投影点；当投影点个数为偶数，该栅格边缘点为中间两个值所对应的任一投影点，根据投影点提取其所对应的三维点。优点及效果：对均匀分布和非均匀分布的点云有较好的鲁棒性，对非孔洞点云数据和孔洞点云数据都有很好的提取效果。点云边缘提取准确性高，耗时短。附图说明：图1为3×3栅格划分图。图2为栅格的深度平均值图。图3为栅格存在边缘点示意图。图4为栅格深度筛选示意图。具体实施方式：本专利技术涉及一种基于八邻域深度差(8N-DD)的点云边缘提取方法，一种准确性高、耗时短的点云边缘提取方法，先根据目标特征的点云，对每个点沿深度方向进行垂直投影并对投影点进行栅格划分，计算出每个栅格内投影点所对应深度的平均值作为该栅格的深度值；然后比较每个栅格与其八邻域栅格的深度差，根据深度差判断该栅格内是否存在边缘点，并采用排列法从栅格内筛选出点云边缘点。采用Kinect传感器和Atos扫描仪获取的点云数据，具体步骤如下：(1)对获取的点云数据沿深度方向垂直投影：对沿深度方向获取的单面点云数据，沿深度方向进行投影；(2)对投影点进行栅格数据组织：对于投影点，统计其横纵坐标最小与最大的四个值，根据栅格的划分次数，计算出单个栅格的大小，然后将各投影点分配到各个栅格且进行编号；(3)计算栅格的深度差：根据编号的任意栅格，统计栅格内投影点数目，若投影点数目为零，则将该栅格的深度值设定零；若栅格内投影点数目大于零，则将投影点所对应的深度值进行加权平均，将加权平均值作为该栅格的深度值；(4)比较栅格与八邻域栅格的深度差：对每个栅格进行判断，若该栅格的深度值不为零，计算其与八邻域栅格里每个栅格的深度差，若存在深度差大于设定阈值，则该栅格为存在边缘点栅格；(5)栅格内点云边缘点筛选：对于存在边缘点的栅格，统计出栅格内投影点个数，然后对投影点所对应的深度值进行升序排列；当投影点个数为奇数，栅格边缘点为中间位置所对应的投影点；当投影点个数为偶数，该栅格边缘点为中间两个值所对应的任一投影点，根据投影点提取其所对应的三维点。该方法对均匀分布和非均匀分布的点云有较好的鲁棒性，同时对含有孔洞和非孔洞点云均能有效进行边缘提取。下面结合附图对本专利技术做进一步的说明：基于八邻域深度差的点云边缘提取方法，步骤如下：(1)对点云沿深度方向垂直投影对沿深度方向获取的单面点云数据，沿深度方向z进行投影(相当于垂直投影到x，y平面上)。点云数据可表示为：P＝{Pi|Pi＝(xi,yi,zi),i∈[1,n]}式中：Pi表示空间(xi,yi,zi)处位置坐标；n表示点云个数。投影点可表示为：P'＝{Pi'|Pi'＝(xi,yi),i∈[1,n]}式中：Pi'表示(xi,yi)处位置坐标。(2)对投影点进行栅格数据组织对于投影点P'，统计其横纵坐标最小与最大的四个值Xmin、Xmax、Ymin、Ymax；根据栅格的划分次数m，计算出单个栅格的大小为axb，其中：[]表示取整；[]表示取整；将各投影点分配到各个栅格且进行编号：首先根据当前投影点坐标(x,y)，计算该点所在栅格的行r和列c；然后将该点添加到第r行和c列的栅格中，且将该栅格编号为G(r,c)，如图1所示，其中：[]表示取整；[]表示取整；如图1所示，栅格是3×3栅格，从栅格左上角对栅格进行编号，第一行第一列栅格为G(0，0)，第一行第二列栅格为G(0，1)，直到将第三行第三列栅格编号为G(2,2)。(3)计算栅格的深度值根据编号的任意栅格G(i,j)，统计栅格内投影点的数目，若投影点数目为零，则将该栅格的深度值设定为Z＝0，如图2所示；若栅格内投影点数目大于零，则将投影点所对应的深度值进行加权平均，将加权平均值Zave作为该栅格的深度值，栅格深度值可表示为：式中：Dm表示栅格内投影点所对应的深度值；L表示栅格内投影点的个数。图2给出了3×3栅格的深度值设定，栅格G(0，0)，G(1，0)和G(2，2)栅格中无投影点，则栅格的深度值设为零；其它栅格内都存在投影点，则栅格的深度值设定为对应的加权平均值，如：Z1，Z2，Z3，Z4，Z5，Z6。(4)栅格间深度比较对每个栅格进行判断，若该栅格的深度值不为零，计算其与八邻域栅格里每个栅格的深度差，若存在深度差大于阈值T，则该栅格为存在边缘点栅格，图3给出了判断栅格存在边缘点的示意图。如图3所示，对于任意栅格G(i,j)，以其八邻域本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于八邻域深度差的点云边缘提取方法，其特征在于：先根据目标特征的点云，对每个点沿深度方向进行垂直投影并对投影点进行栅格划分，计算出每个栅格内投影点所对应深度的平均值作为该栅格的深度值；然后比较每个栅格与其八邻域栅格的深度差，根据深度差判断该栅格内是否存在边缘点，并采用排列法从栅格内筛选出点云边缘点。

【技术特征摘要】
1.基于八邻域深度差的点云边缘提取方法，其特征在于：先根据目标特征的点云，对每个点沿深度方向进行垂直投影并对投影点进行栅格划分，计算出每个栅格内投影点所对应深度的平均值作为该栅格的深度值；然后比较每个栅格与其八邻域栅格的深度差，根据深度差判断该栅格内是否存在边缘点，并采用排列法从栅格内筛选出点云边缘点。2.根据权利要求1所述的基于八邻域深度差的点云边缘提取方法，其特征在于：采用Kinect传感器和Atos扫描仪获取的点云数据，具体步骤为：(1)对获取的点云数据沿深度方向垂直投影：对沿深度方向获取的单面点云数据，沿深度方向进行投影；(2)对投影点进行栅格数据组织：对于投影点，统计其横纵坐标最小与最大的四个值，根据栅格的划分次数，计算出单个栅格的大小，然后将各投影...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志佳，魏信，唐岩，吴天舒，何欣，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21