本發(fā)明涉及計算機(jī)圖形學(xué)和三維重建，尤其涉及一種點(diǎn)云掃描處理方法。

背景技術(shù)：

1、隨著三維掃描技術(shù)的快速發(fā)展，點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為其核心輸出形式，在三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、三維打印以及地理信息系統(tǒng)（gis）等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理和分析仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，特別是在模型重建的精度和效率方面。傳統(tǒng)的點(diǎn)云處理方法往往側(cè)重于整體的數(shù)據(jù)簡化或降噪，但在處理具有復(fù)雜邊界和曲率變化的點(diǎn)云數(shù)據(jù)時，往往難以達(dá)到理想的重建效果。這是因為復(fù)雜邊界和曲率變化區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有更高的信息密度和更復(fù)雜的幾何特征，需要更加精細(xì)化的處理策略。原始的點(diǎn)云數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息和噪聲，并且可能由于掃描設(shè)備的限制或掃描環(huán)境的影響而存在數(shù)據(jù)缺失或重疊等問題。因此，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理和精簡是三維重建過程中的關(guān)鍵步驟。然而，傳統(tǒng)的點(diǎn)云處理方法主要關(guān)注于數(shù)據(jù)的去噪、平滑和采樣等，旨在改善數(shù)據(jù)質(zhì)量和減少數(shù)據(jù)量，卻往往忽視了點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的幾何特征和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，導(dǎo)致在重建過程中難以準(zhǔn)確表達(dá)物體的細(xì)節(jié)和形狀。特別是當(dāng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含復(fù)雜的邊界和曲率變化時，傳統(tǒng)的處理方法往往無法獲得滿意的結(jié)果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)通過提供一種多層點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理及三維模型構(gòu)建方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)不精確、處理效率低、模型構(gòu)建質(zhì)量不高的問題，實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高效精確配準(zhǔn)、預(yù)處理、分割、調(diào)整與精簡，以及高質(zhì)量三維表面模型和三維模型的構(gòu)建，確保了模型的準(zhǔn)確性和細(xì)節(jié)完整性。

2、本技術(shù)提供了一種點(diǎn)云掃描處理方法，包括：

3、s1，獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)并判斷是否為單層：利用激光掃描儀、相機(jī)、三維掃描儀捕捉物體表面點(diǎn)信息轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云數(shù)據(jù)；若點(diǎn)云數(shù)據(jù)在不同高度間有明顯特征，可能表示其為多層；

4、s2，融合多層點(diǎn)云數(shù)據(jù)：采用迭代最近點(diǎn)算法，通過迭代尋找最近點(diǎn)對并計算最優(yōu)變換矩陣，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)精確配準(zhǔn)與統(tǒng)一坐標(biāo)系后，基于體素的方法將點(diǎn)云空間劃分為多個小的立方體網(wǎng)格進(jìn)行去重和融合；

5、s3，預(yù)處理融合后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)：通過統(tǒng)計濾波算法計算每個數(shù)據(jù)點(diǎn)與其鄰域點(diǎn)的距離并去除噪聲點(diǎn)，高斯濾波進(jìn)行局部平滑處理，使用體素網(wǎng)格濾波減少點(diǎn)云數(shù)據(jù)量；

6、s4，分割子簇：執(zhí)行pca分析確定點(diǎn)云數(shù)據(jù)的主成分方向，以此劃分出兩個具有不同特征的子簇，并通過遞歸分割不斷細(xì)化，直至滿足預(yù)設(shè)條件；

7、s5，插接子簇處理、調(diào)整與推測物體后續(xù)變化：s501，對子簇內(nèi)的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)計算協(xié)方差矩陣來反映數(shù)據(jù)點(diǎn)在空間中的分布特征，分解協(xié)方差矩陣特征值得到特征值和對應(yīng)的特征向量；s502，通過邊界檢測算法對子簇分割后的相鄰子簇邊界區(qū)域進(jìn)行檢查，沿著邊界線提取出點(diǎn)云數(shù)據(jù)定義為插接子簇；s503，調(diào)整插接子簇的中心點(diǎn)位置和曲率半徑；

8、s6，精簡子簇內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)：通過計算數(shù)據(jù)點(diǎn)與其相鄰點(diǎn)之間的曲率差異或距離，分析貢獻(xiàn)度，優(yōu)先保留貢獻(xiàn)度大的數(shù)據(jù)點(diǎn)；采用濾波方法去除貢獻(xiàn)度較小的數(shù)據(jù)點(diǎn)，保留子簇的關(guān)鍵幾何形狀和曲率特征；

9、s7，構(gòu)建三維表面模型：計算精簡后點(diǎn)云數(shù)據(jù)的平均點(diǎn)距，將平均點(diǎn)距乘以一個依據(jù)點(diǎn)云密度和分布特性而定的系數(shù)得到alpha值，系數(shù)取值范圍一般在0.5到2之間，運(yùn)行alpha形狀算法，檢查點(diǎn)對之間的距離，構(gòu)建出圍繞點(diǎn)云數(shù)據(jù)的alpha形狀；

10、s8，提取三維模型：從alpha形狀中提取obj通用三維模型格式三維模型，保證模型的頂點(diǎn)、邊和面之間的連接關(guān)系與alpha形狀一致，同時保持面的法線方向，通過裁剪、合并處理邊界、孔洞和重疊部分。

11、優(yōu)選地，所述s2的迭代最近點(diǎn)算法，包括：

12、迭代地尋找兩組點(diǎn)云之間距離最近的點(diǎn)對，在每次迭代中計算這些最近點(diǎn)之間的計算最近點(diǎn)之間的最優(yōu)變換矩陣，矩陣包含了旋轉(zhuǎn)和平移的信息，使兩組點(diǎn)云在空間中達(dá)到對齊；通過不斷重復(fù)此過程，將所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下。

13、優(yōu)選地，所述s2的基于體素的方法，包括：

14、將點(diǎn)云空間劃分為多個小的立方體網(wǎng)格，每個立方體代表一個體素，對每個體素遍歷其中包含的所有點(diǎn)，分別計算遍歷點(diǎn)在x、y、z三個方向上的坐標(biāo)平均值，通過將所有點(diǎn)的x坐標(biāo)相加后除以點(diǎn)的數(shù)量，得到x方向的平均值；同理得到y(tǒng)和z方向的平均值，組合三個方向的平均值得到體素內(nèi)所有點(diǎn)的平均位置，該位置用三維坐標(biāo)來表示。

15、優(yōu)選地，所述s501，計算協(xié)方差矩陣，包括：

16、協(xié)方差矩陣公式，其中c表示協(xié)方差矩陣，假設(shè)數(shù)據(jù)有d個維度它是一個d*d的矩陣，是數(shù)據(jù)點(diǎn)表示數(shù)據(jù)集中的第i個數(shù)據(jù)點(diǎn)，它是一個d維向量，是數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值表示數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值向量，它也是一個d維向量，均值向量是通過計算每個維度上所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值得到的，n是數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量，是歸一化因子用于確保協(xié)方差矩陣的無偏估計。

17、優(yōu)選地，所述s5，包括：

18、s504，針對低曲率子簇設(shè)置插接策略：選擇2到5列點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為插接子簇候選，提取選定的點(diǎn)云數(shù)據(jù)列，將其正式定義為插接子簇；

19、s505，綜合邊界與時間特性分析處理三維空間中的子簇：采用邊界檢測算法識別邊界點(diǎn)，歐幾里得距離公式計算兩點(diǎn)之間的的實(shí)際直線距離，分析邊界點(diǎn)與其相鄰點(diǎn)之前的相對位置關(guān)系，判斷邊界是向內(nèi)凹陷還是向外凸出；

20、s506，確定插接子簇的初始列數(shù)：為所有子簇設(shè)定一個基礎(chǔ)的插接子簇列數(shù)作為起點(diǎn)，依據(jù)邊界長度、邊界形狀的凹凸變化性、法線方向的一致性、表面粗糙度以及時間序列上的曲率變化因素，對插接子簇列數(shù)進(jìn)行調(diào)整；

21、s507，動態(tài)調(diào)整子簇列數(shù)并最終確定列數(shù)：實(shí)時監(jiān)控插接處理的邊界平滑度、細(xì)節(jié)保留程度、時間序列變化的匹配度以及法線方向一致性的保持情況，以增減插接子簇列數(shù)；

22、s508，構(gòu)建物體變化趨勢預(yù)測模型：利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行物體形狀和結(jié)構(gòu)的分析，將物體表面劃分多個子簇，每個子簇代表物體表面的一小塊區(qū)域，計算和分析子簇的曲率變化特性來推測物體形狀的未來變化，采用線性回歸方法擬合曲率變化量、插接列數(shù)調(diào)整量與物體狀態(tài)之間的關(guān)系，構(gòu)建預(yù)測模型。

23、優(yōu)選地，所述s507，還包括：

24、針對實(shí)時監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)如邊緣鋸齒化、時間序列不匹配或法線方向變化顯著的問題區(qū)域，對于曲率變化劇烈、時間序列中顯著變化或法線方向變化大的時間節(jié)點(diǎn)附近的邊界區(qū)域，若處理效果不佳，增加插接子簇列數(shù)；反之，對于列數(shù)冗余且對整體效果貢獻(xiàn)有限的區(qū)域，則減少列數(shù)。

25、優(yōu)選地，所述s6，優(yōu)先保留貢獻(xiàn)度大的數(shù)據(jù)點(diǎn)，包括：

26、貢獻(xiàn)度公式=α×曲率差異+β×距離差異，α和β是權(quán)重系數(shù)，用于平衡曲率差異和距離差異在貢獻(xiàn)度計算中的比重。

27、優(yōu)選地，所述方法還包括：

28、s901，加入時間維度信息：在獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)時，確保為每個數(shù)據(jù)點(diǎn)附加一個時間戳。該時間戳應(yīng)記錄數(shù)據(jù)點(diǎn)的精確采集時間，精度要求至少達(dá)到毫秒級，精度要求至少達(dá)到至少達(dá)到1毫秒；

29、s902，針對點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的時間序列信息進(jìn)行深入分析：識別數(shù)據(jù)點(diǎn)隨時間的變化趨勢，識別數(shù)據(jù)中的突變點(diǎn)；

30、s903，時間維度下的子簇分割：以時間窗口作為評估依據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)點(diǎn)的時間戳落在相同的時間窗口范圍內(nèi)，這些點(diǎn)被視為潛在的同一子簇成員；

31、s904，時間維度下設(shè)置插接子簇：優(yōu)先處理在時間序列中展現(xiàn)出明顯變化的區(qū)域，在這些關(guān)鍵邊界處增加插接子簇的列數(shù)；對于時間序列中穩(wěn)定的子簇邊界減少列數(shù)配置；

32、s905，調(diào)整插接子簇：分析時間序列插接子簇的初始位置、大小、列數(shù)以及初始的曲率半徑的參數(shù)，調(diào)整插接子簇中心點(diǎn)的位置與曲率半徑，以最佳匹配相鄰子簇及時間序列變化；識別其顯著變化點(diǎn)和時間段，若發(fā)現(xiàn)插接子簇未能充分反映時間序列中特定變化，則增減列數(shù)或微調(diào)邊界以對應(yīng)時間序列轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

33、優(yōu)選地，所述s902，包括：

34、采用變點(diǎn)檢測算法來精確識別數(shù)據(jù)中的突變點(diǎn)，這些突變點(diǎn)是關(guān)鍵時間點(diǎn)，對應(yīng)著物體形狀、位置或密度的顯著變化。

35、優(yōu)選地，所述s7，alpha形狀算法，還包括：

36、計算精簡后點(diǎn)云相鄰點(diǎn)之間的距離的平均值數(shù)據(jù)作平均點(diǎn)距，將平均點(diǎn)距乘以一個依據(jù)點(diǎn)云密度和分布特性而定的系數(shù)得到alpha值，系數(shù)取值范圍一般在0.5到2之間；確定alpha值后，運(yùn)行alpha形狀算法遍歷點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對于遍歷中的每一對點(diǎn)設(shè)為點(diǎn)a和點(diǎn)b，算法會計算這兩點(diǎn)之間的距離；以點(diǎn)a為圓心，以alpha值為半徑繪制一個圓；檢查點(diǎn)b是否位于該圓內(nèi)，若點(diǎn)b不在圓內(nèi)，則點(diǎn)a和點(diǎn)b之間的距離遠(yuǎn)，它們之間代表了物體表面的一個顯著特征如邊緣或角落，則認(rèn)定這對點(diǎn)是alpha形狀邊界的一部分；若點(diǎn)b在圓內(nèi)，則點(diǎn)a和點(diǎn)b之間的距離近，則認(rèn)定它們屬于物體表面的同一部分，在構(gòu)建alpha形狀時可以忽略這對點(diǎn)之間的點(diǎn)直接連接。

37、本技術(shù)中提供的一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

38、本實(shí)施例通過采用迭代最近點(diǎn)（icp）算法和體素（voxel）方法，實(shí)現(xiàn)了多層點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高效精確配準(zhǔn)與融合，提升了數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量和效率。通過預(yù)處理步驟，包括去噪、濾波和降采樣，得到了更干凈、平滑且易處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。通過pca分析和遞歸分割策略，實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精確分割，得到能夠更精確反映點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和特征的子簇。通過對子簇的曲率計算、插接子簇的設(shè)置與調(diào)整，以及基于曲率的子簇點(diǎn)云精簡，進(jìn)一步提升了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的質(zhì)量和連貫性。最終，構(gòu)建了三維表面模型并提取三維模型，實(shí)現(xiàn)了從點(diǎn)云數(shù)據(jù)到三維模型的完整轉(zhuǎn)換。