[发明专利]一种基于点云模型的数字几何图像简化方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字几何图像的简化处理领域，特别涉及一种基于点云模型的数字几何图像简化方法。

背景技术

随着数字技术和电子技术的高速发展，数字几何媒体越来越收到相关行业的重视。对数字几何媒体的大规模实时处理、复杂类型数据挖掘和知识抽取、交互方式的图形建模和动态物体的三维数字重建，给信息技术提出了新的挑战。近年来，随着激光扫描技术的重大发展，3D激光扫描设备获取的数据精度越来越高，数据量也越来越庞大，但庞大的数据量无论对于存储、传输还是后继的建模都带来了一些问题。并不是所有的数据点都对后继的建模有用，冗余的数据不仅会降低计算的速度，增加内存的开销，而且很可能造成特征部分难以判断，进而影响后继建模的精度。为解决这一突出问题，就必须在保持被测物体几何特征的前提下，对测量的点云数据进行简化。

现有的基于几何图像的点云模型简化方法主要采用简单的球面极坐标平面隐射法实现，该方法主要分为两步完成。首先将点云模型的笛卡尔坐标转换为极坐标，然后将球面极坐标重新采样转换为灰度图像。主要步骤包括：(1)选取点云模型的几何中心作为极坐标原点；(2)将点云模型的笛卡尔坐标值转换为极坐标值；(3)将得到的极坐标值进行归一量化。然而，该简化方法存在有以下技术缺点：首先，通过分析上述几何图像生产过程发现，空间距离临近的点在几何图像上表现为相邻的像素点，使得结果还可以被进一步简化；另外，上述几何图像简化过程是一种基于图像分辨率的简化，是根据空间距离的一种简化，不具有保特征性，对于较为复杂的图形容易造成局部真空现象。

因此，有必要提供一种基于点云模型的数字几何图像简化方法来弥补上述缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于点云模型的数字几何图像简化方法，能够在基于几何图像分辨率的简化方法所得到结果的基础上进一步简化结果且在一定程度上还原基于几何图像分辨率的简化所产生的真空区域，使简化过程具有保特征性。

为实现上述目的，本发明提供一种基于点云模型的数字几何图像简化方法，包括以下步骤：步骤1：选取点云模型的几何中心作为极坐标原点；步骤2：将点云模型的笛卡尔坐标值转换为极坐标值；步骤3：将得到的极坐标值进行归一量化并映射为灰度值；步骤4：基于灰度值的简化，删除部分数据点；步骤5：随机采样恢复部分被删除的数据点。

具体地，所述步骤4进一步包括：步骤41：计算一点与其领域内所有像素点之差的和的值sumVal；步骤42：将sumVal与预设的阈值maxVal进行比较判断，若sumVal小于maxVal成立，删除该点；若不成立，保存该点；步骤43：循环步骤41及步骤42，直至遍历完所有的点。

其中，所述阈值maxVal的大小根据简度在试验中设定。

为了使得点云简化方法获得在简化精度、简度、速度三方面性能的一个较好的均衡点，本发明提出了一种几何图像简化与随机采样相结合的基于点云模型的数字几何图像简化方法。其结合几何图像与随机采样两种方法思想，首先对几何图像的点云数据进行简化，简化后的点云模型能够保持原始模型中的主要几何特征，对于复杂模型会产生孔洞的问题，通过引入随机采样思想，对已经删除的点集合进行随机采样，采样得到的点加入到简化模型中，从而避免孔洞对后继表面重构方法的影响，实现一种快速的保特征的点云模型简化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明的基于点云模型的数字几何图像简化方法的流程图；

图2为本发明实施例的基于点云模型的数字几何图像简化方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如上所述，本发明提供一种基于点云模型的数字几何图像简化方法，其能够在基于几何图像分辨率的简化方法所得到结果的基础上进一步简化结果且在一定程度上还原基于几何图像分辨率的简化所产生的真空区域，使简化过程具有保特征性。