[發明專利]一種基于運動軌跡的四維運動點云分割與重建方法

有效

• 申請號: 201310684707.4
• 申請日: 2013-12-13
• 公開（公告）號: CN103714555B
• 公開（公告）日: 2017-06-13
• 發明（設計）人: 謝科;黃惠;陳寶權;丹尼爾·科恩
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20;G06T7/38
• 代理公司: 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙)44316
• 代理人: 沈祖鋒,郝明琴

技術領域

本發明涉及計算機圖形領域，特別是涉及一種基于運動軌跡的四維運動點云分割與重建方法。

背景技術

現有的運動捕捉與分割需要模版或者對點云質量要求較高，或者從單幀點云中提取出骨架，進行多幀骨架的一致性優化和處理。

現有技術對物體的分割大多數是基于點云幾何特征的，缺乏時間和空間的連續性和一致性；已有的追求時空一致性的點云骨架重建方法，對輸入點云的質量要求較高，因為他們需要從輸入的時序點云中提取出粗糙的骨架，然后進行時間和空間的一致性優化。

本發明不需要預先提取骨架，骨架的一致性在提取的過程中已經考慮到了。

發明內容

本發明采用一種基于運動軌跡的四維運動點云分割與重建方法，實現了運動軌跡的骨架提取，本發明不需要事先定義模版，也不需要每一幀的數據首先進行骨架提取，對點云質量要求較低。本發明采用如下方案：

一種基于運動軌跡的四維運動點云分割與重建方法，包括：

S1、獲取運動數據；

S2、對所述運動數據進行相鄰幀數據配準；

S3、對通過步驟S2配準后的數據進行運動軌跡數據提取；

S4、對步驟S3所述的運動軌跡數據進行聚類分析；

S5、對步驟S4所述聚類分析后得到的數據進行一致性骨架提取。

優選地，所述獲取運動數據，采用基于激光掃描儀的運動數據捕獲方法，

優選地，激光掃描儀以一定的幀率連續的對運動物體進行點云數據掃描和獲取；獲取后的數據以每幀一個文件的形式存儲于電腦中。

優選地，對所述運動數據進行相鄰幀數據配準的方法為采用非剛性匹配的方法實現，所述非剛性匹配方法為每一幀中的每一個點在下一幀中尋找一個對應點。

優選地，對通過步驟S2配準后的數據進行運動軌跡數據提取的方法為，采用深度優先的方法將相鄰的方向類似的相鄰兩幀之間運動軌跡相連生長，從而得到多幀之間點與點之間的運動軌跡。

優選地，對步驟S3所述的運動軌跡數據進行聚類分析的方法為，基于運動軌跡的距離公式，采用譜聚類或者kmean聚類法，根據運動軌跡數據的相似性將運動物體分割為不同的運動部分；

優選地，其特征在于，對步驟S4所述聚類分析后得到的數據進行一致性骨架提取還包括對分割完成的部分根據鄰接關系計算出一致性的骨架的步驟。

優選地，根據鄰接關系計算出一致性的骨架的方法為，對骨架的節點，從相鄰節點以及相鄰的節點到下一幀的對應點中找到對應關系，從而將骨架的關鍵節點轉換到下一幀，迭代進行，可以轉換到N幀數據中。

本發明公開的一種基于運動軌跡的四維運動點云分割與重建方法，通過獲取運動數據，進行相鄰數據配準，運動軌跡數據提取，運動軌跡數據聚類分析，聚類分析后的運動數據進行一致性骨架提取，實現了運動軌跡的骨架提取，本發明不需要事先定義模版，也不需要每一幀的數據首先進行骨架提取，對點云質量要求較低。

附圖說明

圖1為本發明實施例1一種基于運動軌跡的四維運動點云分割與重建方法流程圖；

圖2為本發明實施例1四幀點云作為示例；

圖3為本發明實施例1相鄰幀數據配準后的示例；

圖4為本發明實施例1點與對準后的點的連線關系；

圖5為本發明實施例1多幀之間點與點之間的運動軌跡；

圖6為本發明實施例1不同軌跡的距離定義直觀展示圖；

圖7為本發明實施例1聚類分析前的若干運動軌跡；

圖8為本發明實施例1聚類分析后的運動軌跡。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

本發明實施例提供了一種基于運動軌跡的四維運動點云分割與重建方法，包括：

S1、獲取運動數據；

S2、對所述運動數據進行相鄰幀數據配準；

S3、對通過步驟S2配準后的數據進行運動軌跡數據提取；

S4、對步驟S3所述的運動軌跡數據進行聚類分析。

S5、對步驟S4所述聚類分析后得到的數據進行一致性骨架提取。