[发明专利]基于等级划分的复杂点云骨架提取方法及系统在审
申请号: | 202110156932.5 | 申请日: | 2021-02-04 |
公开(公告)号: | CN112967333A | 公开(公告)日: | 2021-06-15 |
发明(设计)人: | 刘骥;吴寒;龙渊 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06T7/60 | 分类号: | G06T7/60 |
代理公司: | 重庆双马智翔专利代理事务所(普通合伙) 50241 | 代理人: | 顾晓玲 |
地址: | 400030 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 等级 划分 复杂 骨架 提取 方法 系统 | ||
本发明提出了一种基于等级划分的复杂点云骨架提取方法及系统。该方法为对无序原始点云进行归一化处理,得到归一化后的无序点云,并对其进行重采样得到采样点;将所有采样点收缩到骨架点位置,对归一化后的点云基于骨架点提取初始骨架线,得到初始骨架线分支集合;对初始骨架线分支集合进行等级划分;对初始骨架线进行连通修补,修补顺序根据等级划分结果逆序修补;对修补后的骨架线的连接位置拟合曲线,并改善补全位置的平滑性,完成云骨架提取。本发明能快速从结构复杂的点云中有效提取出较为完整连通的骨架线,有较好的鲁棒性,保证了骨架线的准确性,利用分级划分尽可能保证骨架的完整性。
技术领域
本发明涉及计算机领域,具体涉及一种基于等级划分的复杂点云骨架提取方法及系统。
背景技术
点云是包含物体表面形状信息的三维离散点集合,被广泛应用于CAD/CAM、虚拟现实、计算机视觉、目标识别等多种领域,点云骨架线是三维点云模型的一维表示方式[1],可用于表示模型形状拓扑信息,制作计算机动画,辅助点云表面重建,辅助点云配准等,也可用于提高模型的存储和计算效率,因此从三维点云数据中提取出高质量的骨架线具有较高的研究价值。
提取骨架线的方法有多种:Tagliasacchi等提出了基于柱状点云,利用旋转不变性提取骨架的方法ROSA(Rotational Symmetry Axis),解决了柱状点云大量缺失情况下准确提取骨架的问题,但是ROSA提取骨架依赖于点云法线,在分叉位置由于点云法线方向不明确,需要对分叉位置进行再收缩,形成分叉骨架点,且ROSA对噪声敏感,无法在输入点云存在噪声的情况下准确提取出骨架;Huang等提出了基于迭代收缩的骨架提取方法L1-medial,很好地解决了骨架线提取对噪声敏感的问题,能够在输入点云存在噪声的情况下,找到准确的骨架点,形成骨架线,L1-medial提取骨架注重单个骨架分支的准确性,忽略了骨架分支之间的关系,提取的骨架分支之间存在断点;Mei等提出的L1-MST(L1-MinimumSpanning Tree)在L1-medial的基础上解决了骨架线断裂的问题,先使用L1-medial提取出初始断裂的骨架线,使用最小生成树补全断裂骨架线,补全之后的骨架存在修补端点位置不准确,修补后的骨架不符合原始点云形状的问题;Song等提出了一种结合距离场(Distance Field)和L1-medial提取骨架的方法,相比较于原有的L1-medial,在点云完整情况下能够更加准确地提取出骨架,缺陷是不适用于点云缺失和点云密度较低的情况;Zhou等提出的基于K近邻居收缩点云提取骨架的方法,使用K近邻居将点云快速收缩至骨架位置,再从点云中采样出骨架点,进而得到骨架线。基于K近邻居收缩点云的方法解决了在含有噪声和点云缺失情况下快速提取骨架线的问题,但是存在无法准确提取出点云凹陷处骨架以及分叉位置收缩不完全的问题;Demir等,Yang等,Liu等,Atienza等采用深度学习的方法提取骨架线,但是主要针对的是从2D图像中提取骨架线,并不适用于无序的3D点云骨架提取。
发明内容
为了克服上述现有技术中存在的缺陷,本发明的目的是提供一种基于等级划分的复杂点云骨架提取方法及系统。
为了实现本发明的上述目的,本发明提供了一种基于等级划分的复杂点云骨架提取方法,包括以下步骤:
S1,对无序原始点云进行归一化处理,得到归一化后的无序点云,并对其进行重采样得到采样点;
S2,将所有采样点收缩到骨架点位置,对归一化后的点云基于骨架点提取初始骨架线,得到初始骨架线分支集合;
S3,对初始骨架线分支集合进行等级划分;
S4,对初始骨架线进行连通修补,修补顺序根据步骤S3中的等级划分结果逆序修补;
S5,对修补后的骨架线的连接位置拟合曲线,并改善补全位置的平滑性,完成云骨架提取。
该方法能快速从结构复杂的点云中有效提取出较为完整连通的骨架线,保证了骨架线的准确性,利用分级划分尽可能保证了骨架的完整性。
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