基于单次三维激光扫描的树木测量和重建方法技术

本发明专利技术一种基于单次三维激光扫描的树木测量和重建方法，涉及计算机图形和计算机视觉技术，包括步骤：数据预处理，轴向估计，三维骨架计算，三维模型生成。本发明专利技术的方法仅利用激光扫描仪单次扫描数据得到忠实于原始树木的枝干形状和半径信息，方法主要操作在二维图像空间进行，算法简单有效，重建结果准确，在虚拟现实、电脑游戏、自然场景模拟、城市景观设计等计算机图形学应用领域和农林业调查、树木测量等邻域具有重要的应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图形学和计算机视觉
，是一种基于单次三 维激光扫描的树木测量和重建方法，重建结果主要用于虚拟现实、电脑游 戏、自然场景模拟、城市景观设计等计算机图形学应用领域和农林业调査 用于树木测量等。
技术介绍
树木是自然界中最常见的景物之一，出于增强场景真实感的需要，构 造树木的三维模型成为计算机图形学各应用领域，比如虚拟现实、电脑游 戏、自然场景模拟、城市景观设计等，必不可少的组成部分。另外重建树 枝的三维模型在农林应用方面，比如林木参数测量、植物生长模拟、森林 管理等，也发挥着重要作用。目前树木重建方法可以分为两大类， 一类是纯虚拟树木重建，另外一 类是现实生活中的真实树木重建。在早期人们基于植物学知识按照一定的 规则生成虚拟植物模型，但是用这种方法很难得到现实世界中特定树木的 三维模型。近年来，人们致力于真实环境中树木的三维重建研究。由于树5木自身树叶、树枝之间不可避免地存在遮挡，周围环境中也可能存在其它 树木或建筑物的遮挡，因此很难获取完整的树木表面数据；另外由于树木 具有复杂的几何形状和拓扑形态，真实树木的三维重建极富挑战性。目前 这方面的工作不多，而且所采用方法的一个共同特点就是主要从图形学的 角度出发，针对有树叶的树木生成的模型具有比较好的整体视觉效果，但 是由于树叶的遮挡，大部分枝干在测量时不可见无输入信息，这部分枝干 的模型，包括枝干形状、直径信息，只能靠植物学知识虚拟生成，与原始 树木形态相差较大，最后得到原始树木的一个似是而非的三维模型，不具 备形态结构上的保真性。另外，处于树木底部可见部分的枝干，其骨架由 种子点距离聚类方法求取，光滑性差，常需要人工交互调整。为获取特定树木表面的几何和外观信息，主要采用两种方法第一种 是从不同的角度拍照得到多幅图像，然后利用视觉原理进行三维重建；第 二种，直接对树木进行激光扫描得到三维点云信息。前一种方法操作简单 方便，但得到的几何信息精度有限，后一种则可以达到很高的精度。基于 此，为避免树叶带来的严重遮挡，我们利用三维激光扫描仪获取落叶树的 枝干表面信息，并根据单次扫描数据利用深度图像重建出树干、树枝的三 维模型。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于单次三维激光扫描的树木测量和重建 方法，是利用激光扫描仪对现实世界中真实树木单次扫描即可快速三维重 建的方法，可对树木形状及枝干粗细做出准确的计算，依据数据重建落叶树的枝干模型，所获得的模型能用于计算机图形学各应用领域和农林业调 查。为实现上述目的，本专利技术的技术解决方案是一种，其特征在于，包括下列步骤1) 数据预处理，包括两个子步骤a) 感兴趣树木的分割选择合适的视点用激光扫描仪对树木进行 三维测量，使用聚类方法从扫描得到的原始点云数据中将感兴 趣的树木分割出来；b) 生成树木深度图像将上一步得到的树木点云表示为深度图像 格式，图像中各像素点的次序与扫描次序相同，像素的深度值 对应各点到扫描仪的距离；2) 轴向估计，包括五个子步骤-a) 跳跃边缘提取使用滞后阈值(hysteresis threshold)提取 深度图像的跳跃边缘，初步分离不同的枝干；b) 初始骨架提取求取上一步分离枝干在各水平、竖直扫描线方 向上的中点及到边缘的距离，去除非骨架点后得到水平、竖直 方向上两套独立的初始骨架点；c) 枝干分解根据上一步初始骨架点的连续性在水平、竖直方向 上分解树木枝干，使得每一区域仅包含一个枝干或枝干的一部 分；d) 初始轴向计算在初始骨架点的邻域内进行快速圆柱拟合求取该点处的轴向；e)轴向求精综合两套初始骨架点及其邻域内的轴向，利用投票 技术(direction voting)得到更准确更鲁棒的轴向信息；3) 三维骨架计算，包括两个子步骤-a) 三维骨架点及半径求取根据上一步求得的轴向信息在各横截 面上计算三维骨架点及半径；b) 骨架点连接按照各骨架点在三维空间及深度图像空间的位置、 轴向信息连接相邻的骨架点，形成分段线性骨架；4) 三维模型生成，由上一步得到的骨架和半径信息生成广义圆柱模 型；分级骨架模型和广义圆柱模型可以用于树木测量，把广义圆柱 模型离散为网格模型，用于渲染。所述的方法，其所述第2)步b)步骤中的非骨架点，是不连续中点或 到边缘距离大于设定阈值的中点均视为非骨架点。所述的方法，其所述连续中点，是两中点的距离小于3个像素则认为 是连续的。所述的方法，其所述第2)步d)步骤中在快速圆柱拟合时，以所有拟 合点方差最大的方向作为圆柱轴向的初始估计值，拟合点的质心作为轴的 初始位置，骨架点对应的扫描线长度作为枝干的直径初始值。所述的方法，其所述第2)步e)步骤中的轴向投票技术，是采用与所 有轴向内积平方和最大的单位方向作为投票结果。所述的方法，其所述第3)步a)步骤中骨架点处的半径根据树木横截 面的宽度计算。所述的方法，其所述第4)步的广义圆柱模型由分段圆台组成。本专利技术方法操作简单，仅利用激光扫描仪单次扫描数据得到忠实于原 始树木的枝干形状和半径信息，方法主要操作在二维图像空间进行，算法 简单有效，重建结果准确，可信度高，在虚拟现实、电脑游戏、自然场景 模拟、城市景观设计等计算机图形学应用领域和农林业调查、树木测量等 邻域具有重要的应用价值。附图说明图l本专利技术方法的算法流程示意图2本专利技术方法分割后生成的树木深度图像；其中图2 (a)为枫树； 图2 (b)为青桐；图3本专利技术方法跳跃边缘提取及枝干初步分离结果示意图；其中图3(a) 为跳跃边缘；图3 (b)为枝干初步分离；图4本专利技术方法的初始骨架点示意图；其中图4 (a)为水平方向初 始骨架点；图4 (b)为竖直方向初始骨架点；图5本专利技术方法的枝干分解示意图；其中图5 (a)为水平方向枝干 分解；图5 (b)为竖直方向枝干分解；图6本专利技术方法的树木轴向示意图；其中图6 (a)为初始轴向；图6(b) 为精细化后的轴向；图6 (C)为局部区域轴向三维显示； 图7本专利技术方法合并后的初始骨架点示意图8本专利技术方法的三维骨架点及其半径计算示意图；其中图8 (a) 为三维骨架点求取；图8 (b)为半径计算；图9本专利技术方法的三维骨架示意图；其中图9 (a)骨架段；图9 (b) 树木完整骨架；图10本专利技术方法重建得到的三维模型示意图；其中图10 (a)枫树 模型；图10 (b)青桐模型；图ll本专利技术方法带纹理模型不同视点渲染结果示意图；图ll (a)枫 树；图ll (b)青桐。具体实施例方式本专利技术方法是利用激光扫描仪单次扫描数据重建落叶树的枝干模型。 由于激光扫描仪测量精确度高，本专利技术采用激光扫描仪来获取树木表 面信息。 一般来说，多次扫描能获得关于树木表面更多的信息，本专利技术中 我们仅仅采用单次扫描主要出于如下两点原因第一、单次扫描点云数据 在空间排列规则，可以组织为深度图像格式，利用这种规则性，枝干重建 大部分过程可以简化到二维空间进行，算法简单。第二、多次扫描在很多 现实条件中常常不可行，待扫描树木周围可能被其它树木或建筑物遮挡， 仅在一个视点方向可见，另外单视点扫描足以获取树木的大部分枝干结构 信息。本专利技术算法的主要步骤包括1)数据预处理，包括两个子步骤感兴趣树木的分割和生成树木深度 图像；a)感兴趣树木的分割，选择合适的视本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于单次三维激光扫描的树木测量和重建方法，其特征在于，包括下列步骤：　１）数据预处理，包括两个子步骤：　ａ）感兴趣树木的分割：选择合适的视点用激光扫描仪对树木进行三维测量，使用聚类方法从扫描得到的原始点云数据中将感兴趣的树木 分割出来；　ｂ）生成树木深度图像：将上一步得到的树木点云表示为深度图像格式，图像中各像素点的次序与扫描次序相同，像素的深度值对应各点到扫描仪的距离；　２）轴向估计，包括五个子步骤：　ａ）跳跃边缘提取：使用滞后阈值提取深度图 像的跳跃边缘，初步分离不同的枝干；　ｂ）初始骨架提取：求取上一步分离枝干在各水平、竖直扫描线方向上的中点及到边缘的距离，去除非骨架点后得到水平、竖直方向上两套独立的初始骨架点；　ｃ）枝干分解：根据上一步初始骨架点的连续性在水平、 竖直方向上分解树木枝干，使得每一区域仅包含一个枝干或枝干的一部分；　ｄ）初始轴向计算：在初始骨架点的邻域内进行快速圆柱拟合求取该点处的轴向；　ｅ）轴向求精：综合两套初始骨架点及其邻域内的轴向，利用投票技术得到更准确更鲁棒的轴向信 息；　３）三维骨架计算，包括两个子步骤：　ａ）三维骨架点及半径求取：根据上一步求得的轴向信息在各横截面上计算三维骨架点及半径；　ｂ）骨架点连接：按照各骨架点在三维空间及深度图像空间的位置、轴向信息连接相邻的骨架点，形成分段 线性骨架；　４）三维模型生成，由上一步得到的骨架和半径信息生成广义圆柱模型；分级骨架模型和广义圆柱模型可以用于树木测量，把广义圆柱模型离散为网格模型，用于渲染。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓鹏，程章林，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]