[發明專利]一種建筑室內三維點云數據中正交平面對的提取方法

在審

• 申請號: 202011526895.4
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112509141A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 熊赟暉;丁曉鳳;吳優;彭長歆
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06T17/10
• 分類號: G06T17/10;G06T19/20
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 馮炳輝

本發明公開了一種建筑室內三維點云數據中正交平面對的提取方法，包括步驟：1)獲取建筑室內三維點云數據，對POP模型即正交平面對進行參數化表示；2)采用分步擬合的方式將參數化后的POP模型對點云數據進行擬合；3)采用改進的RANSAC算法對三維點云數據中擬合后的POP模型進行提取。本發明針對建筑室內的重要語義結構正交平面的獲取，提出了一種POP模型來表示點云數據模型中的語義梁和柱，將POP模型參數化，僅僅需要一個點和兩個單元正交的法線，利用RANSAC通過不斷逼近擬合優化從點云數據模型中提取兩兩正交平面，不僅可以處理破碎點云數據還可以提取非流形結構幾何POP模型。

技術領域

本發明涉及建筑室內場景語義結構重建的技術領域，尤其是指一種建筑室內三維點云數據中正交平面對的提取方法。

背景技術

根據不同的應用，室內三維場景重建方法多種多樣。為了重構語義結構，在建筑模型的逆向工程中，廣泛采用了具有一定約束條件的幾何基元提取技術，如smartbox-es、cublids、planes。這些方法主要集中于天花板、地板、墻壁的自主重建以及門窗的識別。一般來說，梁和柱也是建筑室內模型中重要的語義結構，但由于這些結構難以識別，目前對其提取的研究很少。首先，梁和柱的表面比天花板、地板或墻壁小。廣泛應用于平面提取的基于ransac的算法傾向于將具有相似屬性的小平面合并為一個平面。該方法在很大程度上減少了平面的冗余度，但不能區分梁和柱的小平面。其次，由于掃描裝置的限制，在梁和柱附近經常會出現缺失區域。這些缺陷數據會給重構整個梁或柱的語義結構帶來困難。在有噪聲數據的情況下，尖銳邊緣法線的處理是一項艱巨的任務，當數據中含有大量的噪聲點時，尖銳特征的法線偏差較大，傳統的方法無法對語義結構進行重構。

在現代建筑模型中，梁通常被設計成正方形，而柱通常是正方形或I形，這意味著我們能夠利用正交關系的梁和柱。同時，如曼哈頓世界假設可知，建筑能夠用正交坐標系來描述，因此我們能夠使用這些性質來重建語義結構。有兩種利用正交性的方法。一是計算平面之間的關系，提取平面后再進行有約束的平面選擇操作。另一種是直接利用曼哈頓-世界方位計算方法。然而，這兩種方法不能直接應用于梁和柱的結構識別。第一種方法會遺漏一些重要的小平面，而第二種方法計算所有的點，只使用其中的一小部分，效率低下。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供了一種建筑室內三維點云數據中正交平面對的提取方法，采用正交平面對即POP模型來表示點云數據中的語義梁和柱，將POP模型參數化，僅僅需要一個點和兩個單元正交的法線，利用RANSAC通過不斷逼近擬合優化從點云數據模型中提取兩兩正交平面，不僅可以處理破碎點云數據還可以提取非流形結構幾何POP模型。

為實現上述目的，本發明所提供的技術方案為：一種建筑室內三維點云數據中正交平面對的提取方法，包括以下步驟：

1)獲取建筑室內三維點云數據，對POP模型即正交平面對進行參數化表示，定義為G(O_L,n₁,n₂)，其中，O_L為三維空間中給定一點，n₁和n₂為兩個互相垂直的單位法向量；

2)采用分步擬合的方式將參數化后的POP模型對點云數據進行擬合；

3)采用改進的RANSAC算法對三維點云數據中擬合后的POP模型進行提取，其中，所述改進的RANSAC算法是利用POP模型到平面上的映射關系和對POP模型評分來尋找最優模型。

在步驟1)中，對POP模型即正交平面對進行參數化表示，具體如下：