本發(fā)明涉及一種對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣提取的方法，尤其涉及一種應(yīng)用八鄰域深度差的點云邊緣提取方法。

背景技術(shù)：
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隨著激光測量技術(shù)的不斷發(fā)展，激光測量設(shè)備不斷推出，使逆求工程技術(shù)得到不斷發(fā)展。在逆求工程設(shè)計中，可以將某個產(chǎn)品表面表達(dá)為大量的離散點，即點云。通過點云可進(jìn)行逆求工程設(shè)計，如何從點云信息中提取產(chǎn)品的一些幾何特征，成為逆求工程的設(shè)計核心。

點云邊緣是指能夠表達(dá)產(chǎn)品特征的一些邊緣測量點。邊緣不僅能表達(dá)產(chǎn)品的幾何特征，而且在產(chǎn)品識別、重建曲面模型的品質(zhì)和精度中起著重要的作用。基于點云的邊緣提取在曲面重構(gòu)、空洞修補(bǔ)、曲面特征檢測得到廣泛應(yīng)用。

點云包括孔洞與非孔洞兩類。目前，提取非孔洞點云邊緣輪廓的方法有：利用點云分割方法的凸包算法提取點云邊緣；利用KD樹建立空間拓?fù)潢P(guān)系，通過鄰近點構(gòu)成的最小二乘平面投影點的角度差算法提取點云邊緣。提取孔洞點云邊緣輪廓的方法有：利用網(wǎng)格的拓?fù)潢P(guān)系提取點云邊緣；利用alpha-shape算法提取點云邊緣，可想象為一個半徑為α的圓在點云里滾動，當(dāng)α滿足一定條件，圓會在點云邊緣滾動，其滾動的痕跡就是點云的邊緣。

對于點云數(shù)據(jù)，運(yùn)用上述方法均難以實現(xiàn)對目標(biāo)特征邊界的快速提取。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
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發(fā)明目的：

為了克服現(xiàn)有的點云邊緣提取速度慢的缺點，本發(fā)明提出了基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，能夠精確、快速地對點云邊緣進(jìn)行提取。

技術(shù)方案：

本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的：

基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，其特征在于：先根據(jù)目標(biāo)特征的點云，對每個點沿深度方向進(jìn)行垂直投影并對投影點進(jìn)行柵格劃分，計算出每個柵格內(nèi)投影點所對應(yīng)深度的平均值作為該柵格的深度值；然后比較每個柵格與其八鄰域柵格的深度差，根據(jù)深度差判斷該柵格內(nèi)是否存在邊緣點，并采用排列法從柵格內(nèi)篩選出點云邊緣點。

采用Kinect傳感器和Atos掃描儀獲取的點云數(shù)據(jù)，具體步驟為：

(1)對獲取的點云數(shù)據(jù)沿深度方向垂直投影：對沿深度方向獲取的單面點云數(shù)據(jù)，沿深度方向進(jìn)行投影；

(2)對投影點進(jìn)行柵格數(shù)據(jù)組織：對于投影點，統(tǒng)計其橫縱坐標(biāo)最小與最大的四個值，根據(jù)柵格的劃分次數(shù)，計算出單個柵格的大小，然后將各投影點分配到各個柵格且進(jìn)行編號；

(3)計算柵格的深度差：根據(jù)編號的任意柵格，統(tǒng)計柵格內(nèi)投影點數(shù)目，若投影點數(shù)目為零，則將該柵格的深度值設(shè)定零；若柵格內(nèi)投影點數(shù)目大于零，則將投影點所對應(yīng)的深度值進(jìn)行加權(quán)平均，將加權(quán)平均值作為該柵格的深度值；

(4)比較柵格與八鄰域柵格的深度差：對每個柵格進(jìn)行判斷，若該柵格的深度值不為零，計算其與八鄰域柵格里每個柵格的深度差，若存在深度差大于設(shè)定閾值，則該柵格為存在邊緣點柵格；

(5)柵格內(nèi)點云邊緣點篩選：對于存在邊緣點的柵格，統(tǒng)計出柵格內(nèi)投影點個數(shù)，然后對投影點所對應(yīng)的深度值進(jìn)行升序排列；當(dāng)投影點個數(shù)為奇數(shù)，柵格邊緣點為中間位置所對應(yīng)的投影點；當(dāng)投影點個數(shù)為偶數(shù)，該柵格邊緣點為中間兩個值所對應(yīng)的任一投影點，根據(jù)投影點提取其所對應(yīng)的三維點。

優(yōu)點及效果：

對均勻分布和非均勻分布的點云有較好的魯棒性，對非孔洞點云數(shù)據(jù)和孔洞點云數(shù)據(jù)都有很好的提取效果。

點云邊緣提取準(zhǔn)確性高，耗時短。

附圖說明：

圖1為3×3柵格劃分圖。

圖2為柵格的深度平均值圖。

圖3為柵格存在邊緣點示意圖。

圖4為柵格深度篩選示意圖。

具體實施方式：

本發(fā)明涉及一種基于八鄰域深度差(8N-DD)的點云邊緣提取方法，一種準(zhǔn)確性高、耗時短的點云邊緣提取方法，先根據(jù)目標(biāo)特征的點云，對每個點沿深度方向進(jìn)行垂直投影并對投影點進(jìn)行柵格劃分，計算出每個柵格內(nèi)投影點所對應(yīng)深度的平均值作為該柵格的深度值；然后比較每個柵格與其八鄰域柵格的深度差，根據(jù)深度差判斷該柵格內(nèi)是否存在邊緣點，并采用排列法從柵格內(nèi)篩選出點云邊緣點。

采用Kinect傳感器和Atos掃描儀獲取的點云數(shù)據(jù)，具體步驟如下：

(1)對獲取的點云數(shù)據(jù)沿深度方向垂直投影：對沿深度方向獲取的單面點云數(shù)據(jù)，沿深度方向進(jìn)行投影；

(2)對投影點進(jìn)行柵格數(shù)據(jù)組織：對于投影點，統(tǒng)計其橫縱坐標(biāo)最小與最大的四個值，根據(jù)柵格的劃分次數(shù)，計算出單個柵格的大小，然后將各投影點分配到各個柵格且進(jìn)行編號；

(3)計算柵格的深度差：根據(jù)編號的任意柵格，統(tǒng)計柵格內(nèi)投影點數(shù)目，若投影點數(shù)目為零，則將該柵格的深度值設(shè)定零；若柵格內(nèi)投影點數(shù)目大于零，則將投影點所對應(yīng)的深度值進(jìn)行加權(quán)平均，將加權(quán)平均值作為該柵格的深度值；

(4)比較柵格與八鄰域柵格的深度差：對每個柵格進(jìn)行判斷，若該柵格的深度值不為零，計算其與八鄰域柵格里每個柵格的深度差，若存在深度差大于設(shè)定閾值，則該柵格為存在邊緣點柵格；

(5)柵格內(nèi)點云邊緣點篩選：對于存在邊緣點的柵格，統(tǒng)計出柵格內(nèi)投影點個數(shù)，然后對投影點所對應(yīng)的深度值進(jìn)行升序排列；當(dāng)投影點個數(shù)為奇數(shù)，柵格邊緣點為中間位置所對應(yīng)的投影點；當(dāng)投影點個數(shù)為偶數(shù)，該柵格邊緣點為中間兩個值所對應(yīng)的任一投影點，根據(jù)投影點提取其所對應(yīng)的三維點。

該方法對均勻分布和非均勻分布的點云有較好的魯棒性，同時對含有孔洞和非孔洞點云均能有效進(jìn)行邊緣提取。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明：

基于八鄰域深度差的點云邊緣提取方法，步驟如下：

(1)對點云沿深度方向垂直投影

對沿深度方向獲取的單面點云數(shù)據(jù)，沿深度方向z進(jìn)行投影(相當(dāng)于垂直投影到x，y平面上)。

點云數(shù)據(jù)可表示為：

P＝{P_i|P_i＝(x_i,y_i,z_i),i∈[1,n]}

式中：P_i表示空間(x_i,y_i,z_i)處位置坐標(biāo)；n表示點云個數(shù)。

投影點可表示為：

P'＝{P_i'|P_i'＝(x_i,y_i),i∈[1,n]}

式中：P_i'表示(x_i,y_i)處位置坐標(biāo)。

(2)對投影點進(jìn)行柵格數(shù)據(jù)組織

對于投影點P'，統(tǒng)計其橫縱坐標(biāo)最小與最大的四個值X_min、X_max、Y_min、Y_max；根據(jù)柵格的劃分次數(shù)m，計算出單個柵格的大小為axb，其中：

[]表示取整；

[]表示取整；

將各投影點分配到各個柵格且進(jìn)行編號：首先根據(jù)當(dāng)前投影點坐標(biāo)(x,y)，計算該點所在柵格的行r和列c；然后將該點添加到第r行和c列的柵格中，且將該柵格編號為G(r,c)，如圖1所示，其中：

[]表示取整；

[]表示取整；

如圖1所示，柵格是3×3柵格，從柵格左上角對柵格進(jìn)行編號，第一行第一列柵格為G(0，0)，第一行第二列柵格為G(0，1)，直到將第三行第三列柵格編號為G(2,2)。

(3)計算柵格的深度值

根據(jù)編號的任意柵格G(i,j)，統(tǒng)計柵格內(nèi)投影點的數(shù)目，若投影點數(shù)目為零，則將該柵格的深度值設(shè)定為Z＝0，如圖2所示；若柵格內(nèi)投影點數(shù)目大于零，則將投影點所對應(yīng)的深度值進(jìn)行加權(quán)平均，將加權(quán)平均值Z_ave作為該柵格的深度值，柵格深度值可表示為：

式中：D_m表示柵格內(nèi)投影點所對應(yīng)的深度值；L表示柵格內(nèi)投影點的個數(shù)。

圖2給出了3×3柵格的深度值設(shè)定，柵格G(0，0)，G(1，0)和G(2，2)柵格中無投影點，則柵格的深度值設(shè)為零；其它柵格內(nèi)都存在投影點，則柵格的深度值設(shè)定為對應(yīng)的加權(quán)平均值，如：Z₁，Z₂，Z₃，Z₄，Z₅，Z₆。

(4)柵格間深度比較

對每個柵格進(jìn)行判斷，若該柵格的深度值不為零，計算其與八鄰域柵格里每個柵格的深度差，若存在深度差大于閾值T，則該柵格為存在邊緣點柵格，圖3給出了判斷柵格存在邊緣點的示意圖。

如圖3所示，對于任意柵格G(i,j)，以其八鄰域柵格中G(i-1,j)柵格為例，其與柵格G(i,j)的深度差為D,D大于閾值T,判斷出柵格G(i,j)存在邊緣點。

(5)柵格內(nèi)點云邊緣點篩選

對于存在邊緣點的柵格G(i,j)，統(tǒng)計出柵格內(nèi)投影點個數(shù)k，然后對投影點所對應(yīng)的深度值進(jìn)行升序排列。當(dāng)k為奇數(shù)，柵格邊緣點為位置所對應(yīng)的投影點；當(dāng)k為偶數(shù)，該柵格邊緣點為或位置所對應(yīng)的投影點，根據(jù)投影點提取其所對應(yīng)的三維點，圖4給出了邊緣點篩選示意圖。

如圖4所示，存在邊緣點的柵格G(i,j)中有4個投影點，對4個投影點所對應(yīng)的深度值排序為Z₁，Z₂，Z₃和Z₄，所以Z₂或Z₃所對應(yīng)的投影點為邊緣點，根據(jù)邊緣點提取其三維點P。