一种基于层次聚类的点云物体骨架提取方法技术

本公开实施例中提供了一种基于层次聚类的点云物体骨架提取方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，将原始点云中每个点云数据沿着其法向量的反方向进行迭代移动和投影得到物体的内部骨架云；步骤2，利用基于密度的层次聚类算法对内部骨架云聚类提取骨架点，并依据骨架点的区域性进行连接得到物体的初始骨架；步骤3，结合物体的形状特征对初始骨架进行简化和插值，形成最终的骨架拓扑

【技术实现步骤摘要】
一种基于层次聚类的点云物体骨架提取方法


[0001]本公开实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种基于层次聚类的点云物体骨架提取方法
。

技术介绍

[0002]三维物体的骨架是其几何
、
拓扑和对称性的一种直观而有效的表达，已被广泛应用于各个领域，包括几何处理
、
形状计量
、
计算机动画和医学成像
。
基于
Bl um
给出的骨架定义，任意的三维物体通过转换可以得到其曲面骨架或曲线骨架
。
然而，在实践中，曲线骨架由于其简单稳定的拓扑结构得到了更广泛的应用
。
[0003]曲线骨架提取的研究已经开展了很长时间，但大多数都集中在网格模型上
。
而通过扫描获取到的原始数据通常是无规则的点云数据，对其进行曲线骨架提取仍然是一项具有挑战性的工作
。
尽管原始点云在网格化后可以通过网格模型的骨架提取技术来获得点云物体的曲线骨架，但在构建网格拓扑时需对点云进行重采样操作，从而可能造成几何信息的丢失
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于层次聚类的点云物体骨架提取方法，其特征在于，包括：步骤1，将原始点云中每个点云数据沿着其法向量的反方向进行迭代移动和投影得到物体的内部骨架云；步骤2，利用基于密度的层次聚类算法对内部骨架云聚类提取骨架点，并依据骨架点的区域性进行连接得到物体的初始骨架；步骤3，结合物体的形状特征对初始骨架进行简化和插值，形成最终的骨架拓扑
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于
,
所述步骤1之前，所述方法包括：针对点云模型对应的原始点云中的每一个点，计算其
k
个最近邻点的拟合平面，将该平面的法向量作为当前采样点的法向量；将原始点云的中心作为原点构建三维坐标系，得到对应的坐标轴集合；分别计算原始点云在六个坐标轴方向上的最远点，并从中选取曲率最小的点作为种子点；根据种子点的法向量与坐标轴方向的夹角和预设规则调整种子点的法向量的方向，其中，所述预设规则为若夹角为钝角，则将其法向量调整到相反的方向；根据种子点的近邻点的法向量与种子点的法向量夹角和预设规则调整近邻点的法向量的方向，并将其作为新的种子点，直至迭代完成全部点云的法向调整
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于
,
所述种子点的表达式为其中，
N(p
i
,k)
表示点
p
i
的
k
个最近邻点集，
θ
n
(p
i
,p
j
)
表示点
p
i
和
p
j
的法向量夹角
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于
,
所述步骤1具体包括：步骤
1.1
，对于点云模型的每个点，将其沿着法向量的反方向迭代移动；步骤
1.2
，在每次迭代时将每个点的邻域内的点的移动方向取平均值作为它们下一次迭代的移动方向；步骤
1.3
，若当前轮次点云数据分布不均匀
、
含有噪声或缺失，则根据预设的邻域保持策略进行修正，直至迭代结束，得到内部骨架云
...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐婧，王映辉，宁小娟，
申请(专利权)人：湖南工商大学，
类型：发明
国别省市：