[發明專利]基于高質量體素的區域生長3D巖體點云平面提取方法

在審

• 申請號: 201811603927.9
• 申請日: 2018-12-26
• 公開（公告）號: CN109685821A
• 公開（公告）日: 2019-04-26
• 發明（設計）人: 胡亮;肖俊;王穎
• 申請（專利權）人: 中國科學院大學
• 主分類號: G06T7/187
• 分類號: G06T7/187;G06T7/11;G06T17/05;G06K9/62
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本發明涉及一種基于高質量體素的區域生長3D巖體點云平面提取方法。本發明主要包含3個階段；(1)基于體素的空間劃分與共面性檢測；(2)基于區域生長算法的巖體點云初始平面提取；(3)基于鄰域關系的平面生長本。首先，初始巖體點云被劃分為體素網格，在每個體素內部利用隨機采樣一致性進行共面性檢測提取可靠的區域生長單元，同時建立鄰域索引；然后利用提取的生長單元與鄰域索引進行區域生長得到初始平面集合；最后對于初始平面集合利用鄰域關系對每個平面周圍鄰域內的剩余點云進行二次生長，提取最終的平面集合。本發明適用于大場景巖石激光掃描點云的特征平面提取，可以高效、準確的提取巖體點云中的平面。

技術領域

本發明屬于計算機視覺和三維點云數據處理的交叉領域，涉及點云特征提取、巖體三維重建等技術，特別涉及基于高質量體素的區域生長3D巖體點云平面提取。

背景技術

點云中的平面提取是許多計算機圖形學、圖像處理和計算機視覺中的重要內容，包括三維重建、物體識別、虛擬現實等。目前，激光掃描器能夠以高分辨率、高準確度的獲取目標的三維空間的坐標信息，進一步促進了對于三維點云處理以及建模過程的研究，而點云中平面提取作為點云處理和分析的初始步驟，已經成為了點云處理領域的研究熱點之一。

目前許多研究者提出了大量的平面提取方法，其中隨即采樣一致性(RandomSample Consensus,RANSAC)、霍夫變換(Hough Transform,HT)以及區域生長(RegionGrowing,RG)是最常被采用的三種典型方法。但是傳統的隨機采樣一致性算法，RANSAC具有較好的魯棒性，自動化程度較高，并且在大尺度的場景也能表現出較好的性能，但是其本質上是一個貪婪算法，每次從點云中提取出最大的平面過程中會將相鄰邊界點或者交點包含進平面；霍夫變換能夠魯棒的檢測平面，但是其計算復雜度過高是該算法的主要問題。區域生長對局部進行搜索，識別和擴充具有相同特征的區域，但是其生長過程受種子點以及生長規則影響較大。

在巖體工程領域，巖體表面往往由不規則以及粗糙程度不一的平面構成，對這些平面的分析和計算對分析巖體的穩定性起著重要作用。但是，目前點云中的平面提取多是對城市建筑物點云的研究，這類3D激光點云大多包含規則的幾何特征面(如建筑物墻壁面、地面和桌面等)，平面較光滑，而巖體點云表面不平坦、粗糙，形狀不規則，多是以高陡邊坡的形式呈現，與常見城市點云差異較大。因此對巖體點云的特征面提取及三維建模成為巖體工程的重要部分。

發明內容

本發明針對巖體表面呈現出粗糙、形狀不規則等特性，為了克服傳統平面提取技術在巖體點云平面提取中效率低、準確率低、存在過分割和欠分割等問題，提出了一種基于高質量體素的區域生長3D巖體點云平面提取方法，能搞實現快速的平面提取算法，并具有較高的精確度。

本發明提供一種基于高質量體素的區域生長3D巖體點云平面提取方法，主要包涵以下步驟：

步驟1、基于體素的空間劃分與共面性檢測：首選估算點云中每個點的法向量；然后根據巖體點云的包圍盒尺寸快速建立體素；在每個體素內部利用隨機采樣一致性進行共面性檢測以建立生長單元(平面)；最后對每個生長單元建立鄰域索引。

步驟2、基于區域生長算法的巖體點云初始平面提取：根據建立后的生長單元，利用基于體素的區域生長算法提取初始平面集合；

步驟3、基于鄰域關系的平面生長：以提取后的每個平面為基準，建立點云合并準則，在其平面的鄰域內對提取后的剩余點云進行判定，得到最終的平面集合。

本發明所述的一種基于高質量體素的區域生長3D巖體點云平面提取方法，作為優選方式，步驟1進一步包括以下步驟：