針對目前樹木點云三維重建方法僅僅實現(xiàn)樹木三維形態(tài)結(jié)構(gòu)的重建,而忽視了樹木表面紋理和細節(jié)的問題,本研究提出了一種超體素分割和基于kd-tree紋理映射的貪婪投影三角化算法相結(jié)合的樹木點云重建方法。首先根據(jù)點云的顏色、法線和空間距離等特征,利用體素云連通性分割算法生成超體素塊;然后基于不同超體素塊之間的凹凸關(guān)系,利用局部凸包連接算法對點云進行聚類分割,從而實現(xiàn)枝干和樹葉點云分割;最后利用貪婪投影三角化算法分別對枝干和樹葉點云進行三維重建,并基于點云RGB信息,利用kd-tree算法對枝干和樹葉模型添加真實的紋理色彩。結(jié)果表明,樹木點云重建方法能實現(xiàn)枝干表面和樹葉等細節(jié)模型的構(gòu)建,還原真實的樹木形狀結(jié)構(gòu)和紋理色彩;通過對不同抽稀層次下的點云進行測試,發(fā)現(xiàn)核桃楸樹木模型主要枝干結(jié)構(gòu)得到了很好的保留,這說明建模算法對點密度的變化具有魯棒性。 

【文章來源】：西北林學(xué)院學(xué)報. 2020,35(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

樹木三維重建技術(shù)路線

局部凸包連接(locally convex connected patches,LCCP)算法[18-19]是在超體聚類的基礎(chǔ)上再聚類的局部凹凸性聚類算法。該方法不依賴于點云的顏色,只使用點云的空間信息和法線信息。通過計算相鄰體素曲面法線向量與連接它們質(zhì)心的單位向量之間的夾角判斷凹凸性,并將凹凸性作為相似性法則進行基于凸邊的區(qū)域生長,將形成的樹木超體素點云重新聚類,實現(xiàn)樹木器官之間的分割。2.3 基于kd-tree紋理映射的貪婪投影三角化算法

圖7為核桃楸枝干模型重建結(jié)果,截取放大了枝干點云模型中部分數(shù)據(jù),整體效果滿足試驗要求,但在模型中會存在點云空洞,由于采集的點云數(shù)據(jù)是無序點云且各部分點云密度不同。貪婪投影三角化算法具有一定局限性,一是它更適合用于從連續(xù)光滑曲面中采樣的點云數(shù)據(jù),并且點云的密度變化比較均勻的情況;二是在使用貪婪投影三角化算法的過程中不能在三角化的同時對曲面進行平滑和孔洞修復(fù)。核桃楸枝干點云模型能夠正確地反映樹木的形態(tài)結(jié)構(gòu),基于原始點云數(shù)據(jù)的枝干重建,其表面紋理清晰,構(gòu)建的枝干模型較為逼真�？偟膩碚f,原始樹木點云數(shù)據(jù)質(zhì)量越好,所建立的三維模型效果就越逼真,圖8為完整的核桃楸三維模型。圖5 LCCP局部放大的聚類結(jié)果

【參考文獻】：
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本文編號：3616379