1 緒論

1.1 引言
隨著社會(huì)的發(fā)展，一些例如數(shù)字城市，逆向工程等領(lǐng)域的技術(shù)水平開(kāi)始不斷的進(jìn)步。而對(duì)此不斷提高的需求，使得人們開(kāi)始更加關(guān)注這些新的技術(shù)和要求，并不斷改善現(xiàn)在的技術(shù)來(lái)滿足人們?cè)絹?lái)越高的要求�，F(xiàn)如今在大多情況下的三維數(shù)據(jù)都是通過(guò)激光技術(shù)來(lái)獲得，激光技術(shù)與傳統(tǒng)的利用數(shù)碼相機(jī)、全站儀等數(shù)據(jù)獲取方法存在著很大的區(qū)別，根據(jù)被測(cè)物體規(guī)模的不同可以選擇不同的三維激光掃描儀。之后再將獲得的數(shù)據(jù)通過(guò)相關(guān)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行點(diǎn)、線、面等處理，由此就可以得到相應(yīng)現(xiàn)實(shí)物體的模擬。近些年來(lái)，隨著技術(shù)的進(jìn)步，三維激光掃描儀已經(jīng)從固定在一處測(cè)量朝向運(yùn)動(dòng)方向發(fā)展，在汽車、飛機(jī)、船只等移動(dòng)載體上放置三維激光掃描儀已經(jīng)成為比較前沿的方式。同時(shí)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)所被運(yùn)用到的領(lǐng)域也越來(lái)越多。由此，數(shù)字城市、逆向工程等技術(shù)也有了極大地發(fā)展。
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1.2 研究背景與意義
隨著科技的發(fā)展，生產(chǎn)力的進(jìn)步，當(dāng)今社會(huì)中產(chǎn)品的生產(chǎn)對(duì)效率的需求也變得越來(lái)越高。于此，逆向工程(RE，Reverse Engineering)技術(shù)，作為一項(xiàng)新興的重要技術(shù)手段，就是從實(shí)物模型中得到 CAD 模型，并且在此基礎(chǔ)上，解剖分析、消化吸收和再創(chuàng)新設(shè)計(jì)的一個(gè)過(guò)程。而這項(xiàng)技術(shù)的出現(xiàn)，保證了產(chǎn)品生產(chǎn)效率有效的提升。逆向工程的原理是通過(guò)各種技術(shù)手段，對(duì)待測(cè)的實(shí)物模型進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，來(lái)獲取后續(xù)處理所需的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，從而通過(guò)計(jì)算機(jī)直接建立出三維數(shù)字模型。在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)過(guò)程中，當(dāng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)圖紙的缺失或不完整的時(shí)候，通過(guò)逆向工程技術(shù)能夠很好地解決以上問(wèn)題。此外，對(duì)于數(shù)字化產(chǎn)品模型日趨成熟得硬件設(shè)施也提供了強(qiáng)有力的保障。逆向工程技術(shù)的基礎(chǔ)是三維數(shù)據(jù)采集。如今，越來(lái)越多新興的三維激光掃描設(shè)備在市場(chǎng)中的發(fā)展和應(yīng)用使得其采集數(shù)據(jù)的能力也越來(lái)越強(qiáng)大，隨著傳感技術(shù)、控制技術(shù)和激光測(cè)量技術(shù)等技術(shù)手段的快速發(fā)展,測(cè)量手段和測(cè)量技術(shù)也更加豐富和先進(jìn)，同時(shí)在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，通過(guò)測(cè)量被測(cè)物體模型表面所獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出海量趨勢(shì)，人們稱所獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)為點(diǎn)云數(shù)據(jù)或散亂數(shù)據(jù)。根據(jù)其特點(diǎn)及應(yīng)用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)收集方法，基本可將其分為接觸式測(cè)量及非接觸式測(cè)量?jī)蓚�(gè)類別。接觸式測(cè)量方法是通過(guò)傳感測(cè)頭與對(duì)被測(cè)實(shí)物模型的物理接觸來(lái)獲取模型表面數(shù)據(jù)的方法，坐標(biāo)測(cè)量機(jī)法和機(jī)械手臂法是常見(jiàn)的兩種接觸式測(cè)量方法。而非接觸式測(cè)量方法采集數(shù)據(jù)主要是基于光學(xué)、聲學(xué)、磁學(xué)等領(lǐng)域中的基本原理,利用適當(dāng)?shù)乃惴ò岩欢ǖ奈锢砟M量轉(zhuǎn)換為被測(cè)實(shí)物模型表面的坐標(biāo)點(diǎn)。通常一次采集獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠達(dá)到數(shù)十萬(wàn)甚至上百萬(wàn)個(gè)。所以，在對(duì)這些大規(guī)模的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模之前，為了保證三維建模的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，必須首先對(duì)其進(jìn)行相關(guān)的點(diǎn)云預(yù)處理操作。點(diǎn)云預(yù)處理主要包括對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理、精簡(jiǎn)處理、劃分處理、配準(zhǔn)處理以及光順處理等，而在這些環(huán)節(jié)中，，點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)處理是最重要的一步，配準(zhǔn)方法選取得是否恰當(dāng)，配準(zhǔn)的效果的好壞，將會(huì)直接關(guān)系到計(jì)算機(jī)能否完整且正確地描述實(shí)物模型，進(jìn)而影響到實(shí)體信息數(shù)字化的效果。此外，在 CAD 曲面的重建過(guò)程中，不合適的配準(zhǔn)算法會(huì)產(chǎn)生較大的配準(zhǔn)誤差，這會(huì)嚴(yán)重影響實(shí)體建模的質(zhì)量和整個(gè)工程的進(jìn)度。總而言之，在整個(gè)逆向工程的實(shí)施過(guò)程中，點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)處于起始階段，因此它不僅是整個(gè)逆向工程的基礎(chǔ)，也是一個(gè)非常關(guān)鍵的技術(shù)部分。通常在實(shí)際測(cè)量過(guò)程中，由于物體表面存在被遮擋的部分以及測(cè)量設(shè)備存在測(cè)量范圍的限制，因此需要對(duì)物體從多個(gè)視角進(jìn)行測(cè)量，從而獲取完整的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。由于不同視角的局部坐標(biāo)系不同，必須將多個(gè)視角點(diǎn)云轉(zhuǎn)換至同一個(gè)坐標(biāo)系下，來(lái)獲取完整的物體表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換不同視角點(diǎn)云坐標(biāo)系的過(guò)程即是點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)。通過(guò)配準(zhǔn)不同視角的點(diǎn)云數(shù)據(jù)來(lái)獲取整個(gè)模型的表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為逆向工程后序的設(shè)計(jì)加工提供基礎(chǔ)。而傳統(tǒng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)耗時(shí)較長(zhǎng)，如何在保證配準(zhǔn)精度的同時(shí)縮短配準(zhǔn)所需的時(shí)間，是本文的研究重點(diǎn)。三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理流程如下圖所示。
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2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)算法

2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的概念
三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)就是利用各種數(shù)字化系統(tǒng)和三維掃描設(shè)備對(duì)被測(cè)物體進(jìn)行采集所獲得的離散數(shù)據(jù)，它反映出了被測(cè)物體上各個(gè)離散點(diǎn)的主要物理信息，其中包括點(diǎn)的幾何坐標(biāo)、法向量、曲率、點(diǎn)云的規(guī)模、物體表面的顏色、紋理特征、透明度等[21]。點(diǎn)云數(shù)據(jù)根據(jù)其分布特點(diǎn)，能夠進(jìn)行分類，其主要分為以下幾類：散亂點(diǎn)云：該類點(diǎn)云的測(cè)量點(diǎn)整體呈現(xiàn)散亂無(wú)序的狀態(tài)，幾何分布特征不明顯，且各點(diǎn)之間沒(méi)有規(guī)律可循。網(wǎng)格化點(diǎn)云：該類點(diǎn)云的特點(diǎn)是，對(duì)于點(diǎn)云中的任意點(diǎn)，都可以在其參數(shù)域中，找到一個(gè)與之相對(duì)應(yīng)的均勻網(wǎng)格的頂點(diǎn)。并且，用其它方法獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以通過(guò)網(wǎng)格化插值來(lái)轉(zhuǎn)換。掃描線點(diǎn)云：該類點(diǎn)云是由一組掃描線組成的，并且掃描線上的所有點(diǎn)都存在于掃描平面的內(nèi)部。多邊形點(diǎn)云：該類點(diǎn)云用小線段將同一平面內(nèi)相鄰的且距離最近的點(diǎn)依次連接，從而形成了帶有嵌套的平面多邊形點(diǎn)云。此外，根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)在三維空間中分布情況的不同，也可將點(diǎn)云分為高密度和低密度點(diǎn)云。利用三維激光掃描設(shè)備測(cè)量得到的數(shù)據(jù)多為高密度點(diǎn)云，一般情況下包含幾十萬(wàn)甚至上百萬(wàn)個(gè)點(diǎn)。點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)作為真實(shí)世界物體三維模型重建中的一個(gè)很重要的環(huán)節(jié)，其在逆向工程、形狀檢測(cè)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用。由于被測(cè)物體表面會(huì)被其它物體遮擋且測(cè)量設(shè)備存在著視域的限制而無(wú)法獲得完整的數(shù)據(jù)，所以，通常的測(cè)量設(shè)備在一次測(cè)量中，只能獲取物體的某一個(gè)側(cè)面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。正因如此，在實(shí)際測(cè)量情況下通常采用多視角測(cè)量，即從多個(gè)角度對(duì)物體進(jìn)行測(cè)量來(lái)獲取被測(cè)物體的完整形狀信息。由于在不同視角進(jìn)行測(cè)量時(shí)的坐標(biāo)系不同，所以，要想得到物體整個(gè)表面的完整形狀數(shù)據(jù)，必須將測(cè)量得到不同坐標(biāo)系下的被測(cè)物體的點(diǎn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系下，這一過(guò)程就稱之為點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)。點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)分為初始配準(zhǔn)和精確配準(zhǔn)兩步。
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2.2 剛體變換
點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)就是求解兩個(gè)點(diǎn)集（分別記為 P 和Q）之間的剛體變換矩陣，使得兩點(diǎn)集中屬于物體同一區(qū)域的點(diǎn)重合。重疊區(qū)域中重合的點(diǎn)可以用對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)(兩個(gè)點(diǎn)集中屬于物體上同一個(gè)點(diǎn)的一對(duì)點(diǎn))之間的距離最小化來(lái)描述[22]。而點(diǎn)云的剛體變換主要包括平移變換和旋轉(zhuǎn)變換，要確定兩片點(diǎn)云的空間轉(zhuǎn)換關(guān)系，在點(diǎn)云的配準(zhǔn)過(guò)程中，由于點(diǎn)云之間可能相距較遠(yuǎn)，以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)量通常都較大，為了降低配準(zhǔn)問(wèn)題的難度，縮短迭代的時(shí)間，通常將點(diǎn)云配準(zhǔn)作為兩步來(lái)具體實(shí)現(xiàn)，即初始配準(zhǔn)和精確配準(zhǔn)。初始配準(zhǔn)是粗略的估計(jì)任意位置兩個(gè)點(diǎn)云之間的位置關(guān)系，精確配準(zhǔn)則是在初始配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)不停地迭代來(lái)優(yōu)化配準(zhǔn)結(jié)果。
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3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征點(diǎn)提取算法研究.......... 22
3.1 利用法矢提取特征點(diǎn)........22
3.1.1 法矢的計(jì)算.....23
3.1.2 提取特征點(diǎn).....24
3.2 利用曲率提取特征點(diǎn)........24
3.3 利用體積積分不變量提取特征點(diǎn)...........26
3.4 點(diǎn)云特征點(diǎn)提取實(shí)例分析.......28
3.5 本章小結(jié).....37
4 基于特征點(diǎn)提取的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法實(shí)驗(yàn)......39
4.1 傳統(tǒng) ICP 算法下的點(diǎn)云配準(zhǔn)...........40
4.2 基于法向量特征點(diǎn)提取的 ICP 算法下的點(diǎn)云配準(zhǔn).....45
4.3 基于曲率特征點(diǎn)提取的 ICP 算法下的點(diǎn)云配準(zhǔn)......... 47
4.4 基于體積積分不變量特征點(diǎn)提取的 ICP 算法下的點(diǎn)云配準(zhǔn).... 49
4.5 本章小結(jié).....53
5 總結(jié)與展望....55
5.1 總結(jié).....55
5.2 未來(lái)工作的展望........55

4 基于特征點(diǎn)提取的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法實(shí)驗(yàn)

點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，其主要目的就是將一點(diǎn)云到另一點(diǎn)云之間的相對(duì)位置與方向找出來(lái)，換言之，就是對(duì) 2 個(gè)不同的坐標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。現(xiàn)如今，點(diǎn)云精確配準(zhǔn)的算法有很多，其中最經(jīng)典的則是由Besl和McKay所提出的最近點(diǎn)迭代（ICP）算法[1]，傳統(tǒng)的 ICP 算法被廣泛應(yīng)用于當(dāng)今的點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)之中且具有很高的配準(zhǔn)精度，但根據(jù)算法的描述可以得知，其對(duì)于點(diǎn)云之間的相對(duì)初始位置要求很高，且需要進(jìn)行復(fù)雜繁瑣的計(jì)算，在迭代的過(guò)程中也存在著無(wú)法收斂到全局最優(yōu)解的而陷入局部最優(yōu)的缺陷。所以，為了解決 ICP 算法自身的部分缺陷，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了一系列的 ICP 的改進(jìn)算法,其中，Chen 和 Mediom[5]兩位學(xué)者在經(jīng)典 ICP 算法基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，該算法用點(diǎn)到匹配點(diǎn)處切平面的距離來(lái)代替點(diǎn)到點(diǎn)的距離，但該方法在物體表面曲率變化較大時(shí)會(huì)變得不收斂。由于傳統(tǒng) ICP 算法耗時(shí)太多，效率不高。而通過(guò)提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)中具有幾何特征的特征點(diǎn)，再利用這些特征點(diǎn)進(jìn)行精確配準(zhǔn)，可以有效地減少 ICP 算法迭代所需的時(shí)間。然而，不同方法提取的特征點(diǎn)的提取率不同，同時(shí)，對(duì)配準(zhǔn)的結(jié)果影響也不同。所以，本文采用先利用法向量，曲率和體積積分不變量三種幾何特征提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征點(diǎn)，再進(jìn)行精確配準(zhǔn)。流程圖如下圖所示。

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總結(jié)

三維激光掃描技術(shù)于上世紀(jì)九十年代中期開(kāi)始出現(xiàn)，它是繼 GPS 空間定位系統(tǒng)之后在測(cè)繪技術(shù)上又一項(xiàng)新的突破。點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，作為其重要的一環(huán)，對(duì)后續(xù)的數(shù)據(jù)處理的影響至關(guān)重要。在點(diǎn)云精確配準(zhǔn)中，傳統(tǒng)的 ICP 算法存在著迭代時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，效率不高的問(wèn)題。因此，本文工作如下：
（1）描述了點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的意義與方法，分析了 Besl 和 Chen 所提出的 ICP算法的區(qū)別，并對(duì)雕塑進(jìn)行了點(diǎn)云初始配準(zhǔn)與精確配準(zhǔn)。
（2）利用點(diǎn)云的法向量、曲率與體積積分不變量三種幾何特征分別對(duì)不同的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征點(diǎn)提取實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，通過(guò)法向量提取特征點(diǎn)的提取精度較高，提取速度快，算法簡(jiǎn)單，但存在著對(duì)獨(dú)立的點(diǎn)辨別度低的問(wèn)題。通過(guò)平均曲率提取特征點(diǎn)，能夠反映出基本的幾何信息，但算法復(fù)雜導(dǎo)致計(jì)算量較大。通過(guò)體積積分不變量提取特征點(diǎn)，由于不受網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)限制，能夠更加準(zhǔn)確的提取特征點(diǎn)。所以，簡(jiǎn)單、平滑的曲面可以通過(guò)計(jì)算法向量來(lái)提取特征點(diǎn)較好，而復(fù)雜、凹凸程度大的曲面通過(guò)計(jì)算平均曲率或體積積分不變量提取特征點(diǎn)較好。
（3）而通過(guò)比較基于這三種特征點(diǎn)提取方法的 ICP 算法在不同物體的配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得知了在處理小數(shù)據(jù)量點(diǎn)云配準(zhǔn)時(shí)，利用法向量和體積積分不變量提取特征點(diǎn)再進(jìn)行配準(zhǔn)再處理精確配準(zhǔn)效果較好。而在處理大數(shù)據(jù)量點(diǎn)云數(shù)據(jù)量的時(shí)候，利用提取曲率特征點(diǎn)再精確配準(zhǔn)的方法效果更好。
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參考文獻(xiàn)(略)

本文編號(hào)：61077