【摘要】：三維激光掃描技術(shù)已經(jīng)得到了長足的發(fā)展,雖然其在硬件方面發(fā)展迅速,但是也不可避免的存在一些問題:在采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí),往往會(huì)因?yàn)閮x器自身的設(shè)計(jì)特性,往往導(dǎo)致點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布不均勻,并且在實(shí)際的掃描環(huán)境中,可能由于視線遮擋或工作人員操作不當(dāng),孔洞問題時(shí)常出現(xiàn);海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)的顯示、處理、存儲(chǔ)帶來較大困擾。針對(duì)當(dāng)下孔洞修復(fù)算法或效率不高或效果不好的問題,本課題提出一種較為高效且修復(fù)效果較好的算法;目前已有的基于法線的精簡算法雖然能對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行較大程度的精簡,且能較好的保留點(diǎn)云的局部細(xì)節(jié),但是該方法對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)特征值的求解不夠準(zhǔn)確且精簡效率也不足夠高,基于此,本課題在此基礎(chǔ)上對(duì)該方法特征值的求解過程進(jìn)行了改進(jìn)并提出一種自適應(yīng)的空間劃分方法。為了方便展示本課題算法處理的結(jié)果,本課題基于Qt、OpenGL、PCL構(gòu)建了點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理平臺(tái),并選用曲面特征較為復(fù)雜的多組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)且達(dá)到了預(yù)期的效果。本課題的主要工作如下:(1)點(diǎn)云數(shù)據(jù)均勻化。針對(duì)三維激光掃描儀采集數(shù)據(jù)不均勻的問題,在已有均勻精簡算法的基礎(chǔ)上,論文先采用一種基于鄰域分析的去噪算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪,再根據(jù)均勻精簡法算法的流程先求解數(shù)據(jù)的最小外包盒,最后通過設(shè)置步長來進(jìn)行體素劃分,對(duì)每一個(gè)體素僅保留其重心。(2)提出了一種基于移動(dòng)最小二乘的點(diǎn)云孔洞修補(bǔ)算法。本課題采用對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的鄰近域進(jìn)行分析的方法來對(duì)邊界點(diǎn)進(jìn)行提取;對(duì)于邊界點(diǎn)中的噪聲點(diǎn)采用前文提及的去噪算法進(jìn)行去噪,針對(duì)目前已有的根據(jù)邊界點(diǎn)走向的方法來區(qū)分孔洞內(nèi)外邊界效率不高的問題,本研究采用歐式聚類來區(qū)分孔洞的內(nèi)外邊界;為了使孔洞填充區(qū)域待插入的數(shù)據(jù)點(diǎn)密度與點(diǎn)云數(shù)據(jù)的密度保持一致,本課題基于移動(dòng)最小二乘原理通過自適應(yīng)的設(shè)置步長來對(duì)孔洞區(qū)域進(jìn)行填充。(3)提出了一種改進(jìn)的基于點(diǎn)云法線的精簡算法。針對(duì)現(xiàn)有的基于法向的精簡算法估算特征值不夠準(zhǔn)確的問題,本課題首先對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的法向進(jìn)行估計(jì);再分別求解該點(diǎn)的法向量與其鄰近域內(nèi)各點(diǎn)的法向量的點(diǎn)積(即兩向量間夾角的余弦值)。為了考慮數(shù)據(jù)點(diǎn)局部鄰近域內(nèi)的法線朝向的復(fù)雜程度,繼續(xù)對(duì)以上的值作相關(guān)計(jì)算,并把最終的解算結(jié)果作為該數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征值,根據(jù)該特征值把數(shù)據(jù)點(diǎn)按照由低到高的秩序劃分到對(duì)應(yīng)的區(qū)間內(nèi),為了最大程度的提升算法的處理效率,本課題提出一種自適應(yīng)的空間劃分方法,即曲面特征不同的點(diǎn)云數(shù)據(jù)其對(duì)應(yīng)的空間劃分塊數(shù)也不同。并且針對(duì)該算法整體精簡比例的不靈活性,本課題通過設(shè)計(jì)相關(guān)的精簡策略能對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行任意百分比的精簡。(4)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理平臺(tái)構(gòu)建。本課題基于Qt、OpenGL、PCL構(gòu)建了點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理平臺(tái)以期對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行合理的展示。并且基于此平臺(tái),本課題做了大量實(shí)驗(yàn)且多次的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本課題算法具備較強(qiáng)的可行性與魯棒性。原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過均勻化處理后確實(shí)對(duì)局部冗余的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行了較好的過濾,點(diǎn)云數(shù)據(jù)量在一定程度上得到降低;經(jīng)過孔洞修復(fù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)幾乎能與被測(cè)物體保持一致,且其處理效率更高;本課題精簡方法能精簡掉大部分特征不夠明顯的數(shù)據(jù)點(diǎn),但是對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征保留效果較好;點(diǎn)云處理平臺(tái)在實(shí)際的算例實(shí)現(xiàn)過程中表現(xiàn)也較為穩(wěn)定。
【圖文】：

圖 2-3 去除噪點(diǎn)示意圖Fig.2-3 Schematic diagram of noise removal最小外包圍盒求解。最小外包圍盒目前最常見以 AABB 型以及 OB Box）型這兩種類型居多[32]。雖然 OBB 包圍盒在精度上更高，，但是說較為復(fù)雜，并且其三個(gè)維度并不與坐標(biāo)軸的三個(gè)維度平行，導(dǎo)致點(diǎn)切割難度較大。AABB 型包圍盒雖然精度不如前者，但是并不影響均前主流的點(diǎn)云均勻精簡算法都采用的是 AABB 型包圍盒，因?yàn)槠溆?jì)算率更高，對(duì)于海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理具有較大的優(yōu)勢(shì)。AABB 型包圍盒遍歷噪聲點(diǎn)去除后的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，分別獲取這些數(shù)據(jù)點(diǎn)在 X、Y、Z、最大值，依次設(shè)為X , , , , , 。對(duì)于其中任意一數(shù)),并且滿足以下條件：X ≤ x ≤ Y ≤ y ≤ Z ≤ z ≤ 包圍盒八個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)中的最大三維坐標(biāo)與最小三維坐標(biāo)分別為P ,建 AABB 型最小外包圍盒的 8 個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)中：最小數(shù)據(jù)點(diǎn)坐標(biāo)為 P

如果滿足α α

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