[发明专利]基于单次三维激光扫描的树木测量和重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图形学和计算机视觉技术领域，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查用于树木测量等。

背景技术

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。

发明内容

本发明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，本发明的技术解决方案是：

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(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。