專利名稱:三維掃描系統(tǒng)中點(diǎn)云拼接用標(biāo)志點(diǎn)匹配方法
技術(shù)領(lǐng)域：
逆向工程技術(shù)(附圖1)是利用3D數(shù)字化測(cè)量?jī)x器對(duì)產(chǎn)品(物理模型或原型)進(jìn)行數(shù)字化，采集模型三維坐標(biāo)點(diǎn)后利用CAD軟件建模，最后再制造出產(chǎn)品的先進(jìn)制造技術(shù)，其一般包括四個(gè)基本環(huán)節(jié)三維形體檢測(cè)與轉(zhuǎn)換(物理數(shù)據(jù)的獲得)、數(shù)據(jù)預(yù)處理(點(diǎn)云處理、識(shí)別、多視拼接)，CAD模型的建立(曲面重構(gòu))、CAM制件成型。本發(fā)明主要是涉及到在逆向工程的數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中，對(duì)同一物體用三維掃描系統(tǒng)(附圖2)獲得的多視點(diǎn)云采用多視標(biāo)簽定位法進(jìn)行拼接時(shí)的一種標(biāo)志點(diǎn)匹配的方法。工程實(shí)際中，點(diǎn)云的測(cè)量數(shù)據(jù)一般用于物體的三維顯示或其數(shù)字模型的三維重建中，故要求實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)必須是坐標(biāo)歸一化和完整的。而在產(chǎn)品外形的測(cè)量過(guò)程中，通常不能在同一坐標(biāo)系下將產(chǎn)品的幾何數(shù)據(jù)一次測(cè)出，因而必須進(jìn)行坐標(biāo)歸一化，這一過(guò)程稱為測(cè)量數(shù)據(jù)的重定位，也就是三維數(shù)據(jù)拼接。在多視標(biāo)簽定位拼接算法中，通過(guò)找到標(biāo)志點(diǎn)的正確匹配，才可以保證拼接的質(zhì)量，本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種基于空間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分層的標(biāo)志點(diǎn)正確匹配方法。
背景技術(shù)：
多視圖拼接方法是擴(kuò)展三維測(cè)量范圍的有效手段。根據(jù)測(cè)量頭和被掃物體的相對(duì)運(yùn)動(dòng)方式與圖像處理方法的不同，拼接方法有相關(guān)拼接法，回轉(zhuǎn)拼接法，條紋圖像拼接法，多視標(biāo)簽定位拼接法等。本發(fā)明中采用多視標(biāo)簽定位點(diǎn)云拼接技術(shù)，特征標(biāo)志點(diǎn)采用人為的先驗(yàn)設(shè)置保證得到完整的三維物體的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，思路清晰，實(shí)際可行，實(shí)現(xiàn)方便，避免了形體拼接的諸多的復(fù)雜運(yùn)算。特征標(biāo)志點(diǎn)空間搜索識(shí)別是三維點(diǎn)云拼接過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題，直接影響拼接的質(zhì)量。
近年來(lái)，三維點(diǎn)云的拼接算法在國(guó)內(nèi)外均取得了很大的進(jìn)展，已發(fā)表了相當(dāng)數(shù)量的文獻(xiàn)，而特征標(biāo)志點(diǎn)的正確匹配問(wèn)題一直是其中的關(guān)鍵和難點(diǎn)問(wèn)題。
將文獻(xiàn)“A method for registration of 3-D shapes”(P.Besl，and D.McKay.PatternAnal.Mach.Intell.，14(2)，239-256，1992.)中提出的ICP算法用于多視標(biāo)簽定位點(diǎn)云拼接即用迭代的方法最小化兩個(gè)給定點(diǎn)云特征標(biāo)志點(diǎn)集之間的距離，實(shí)現(xiàn)拼接的方法，需要建立點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的映射關(guān)系，在實(shí)際應(yīng)用中，在缺乏明確對(duì)應(yīng)關(guān)系的的情況下尋找點(diǎn)集每個(gè)特征標(biāo)志點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的匹配關(guān)系比較困難，計(jì)算速度也很慢，不能真正解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。文獻(xiàn)“Iterative closest geometric objects registration”(LiQingde，Griffiths J G.Computers and Mathematics with Applications，40，2000，Page(s)1171～1188.)中提出的ICL和ICT算法，直接對(duì)兩個(gè)給定點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)集中的點(diǎn)進(jìn)行連線和三角化處理，根據(jù)一定的準(zhǔn)則近似找到兩個(gè)視圖中對(duì)應(yīng)的線段或?qū)?yīng)的三角片，建立一個(gè)目標(biāo)方程求解。不過(guò)，這個(gè)方法無(wú)法準(zhǔn)確定位，缺乏有效的尋找對(duì)應(yīng)關(guān)系的準(zhǔn)則，不能保證得到正確的匹配關(guān)系。
本發(fā)明中提出的基于空間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分層的點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)的匹配方法，相比較推理的方法和基于視圖識(shí)別搜索的方法，根據(jù)特征標(biāo)志點(diǎn)集的三維幾何拓?fù)潢P(guān)系，空間距離關(guān)系，通過(guò)尋優(yōu)，有效的解決了在點(diǎn)云拼接時(shí)特征標(biāo)志點(diǎn)群之間的搜索與匹配識(shí)別問(wèn)題，不需要多次測(cè)量或者進(jìn)行復(fù)雜的圖形邏輯運(yùn)算，提高了匹配速度和精度。

發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明提供一種能夠?qū)c(diǎn)云拼接時(shí)標(biāo)志點(diǎn)的進(jìn)行快速匹配的方法，本發(fā)明具有算法復(fù)雜度底的優(yōu)點(diǎn)。
本發(fā)明采用如下技術(shù)方案一種三維掃描系統(tǒng)中點(diǎn)云拼接用標(biāo)志點(diǎn)匹配方法第一步將逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)集合按照空間坐標(biāo)與距離值，動(dòng)態(tài)劃分空間數(shù)據(jù)集合{Mi}(i＝0，1，...n)，形成層層嵌套，劃分準(zhǔn)則為設(shè)定中心層M0，其立方塊邊長(zhǎng)設(shè)為L(zhǎng)，以中心層數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)坐標(biāo)系，然后，動(dòng)態(tài)添加層，第二層立方體的邊長(zhǎng)為3L，第三層立方體的邊長(zhǎng)為5L，以此類推，第i層立方體的邊長(zhǎng)2i+1，形成層嵌套；第二步a)設(shè)逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云為基準(zhǔn)，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma指向逐次掃描的第一幅點(diǎn)云中與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云重疊區(qū)所在數(shù)據(jù)層，在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配即可，匹配拼接成功后，將逐次掃描開(kāi)始的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)加入到逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云相應(yīng)的數(shù)據(jù)層，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云數(shù)據(jù)層隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，當(dāng)逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中無(wú)標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，采用自動(dòng)遞歸搜索的方法從逐次掃描的第一幅點(diǎn)云最外層開(kāi)始由外向內(nèi)的搜索直到找到與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云有標(biāo)志點(diǎn)匹配的數(shù)據(jù)區(qū)，同樣，匹配拼接成功后，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)層也隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，b)尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，同樣依照上述方法將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma指向逐次掃描的第一幅點(diǎn)云中與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云重疊區(qū)所在數(shù)據(jù)層，在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配即可，匹配拼接成功后，將逐次掃描開(kāi)始的第三幅點(diǎn)云的數(shù)據(jù)加入到逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云相應(yīng)的數(shù)據(jù)層，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云數(shù)據(jù)層隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，當(dāng)逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中無(wú)標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，采用自動(dòng)遞歸搜索的方法從逐次掃描的第一幅點(diǎn)云最外層開(kāi)始由外向內(nèi)的搜索直到找到與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云有標(biāo)志點(diǎn)匹配的數(shù)據(jù)區(qū)，同樣，匹配拼接成功后，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)層也隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大。尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第i幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，以此類推；上述標(biāo)志點(diǎn)匹配方法為尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中和與其相拼接的點(diǎn)云中以任意三個(gè)標(biāo)志點(diǎn)為頂點(diǎn)所構(gòu)成的所有三角形，并記錄這些三角形邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)，在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層的所有三角形中找到與其相拼接的點(diǎn)云的三角形中具有相同邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)的三角形，這些三角形的頂點(diǎn)為相匹配標(biāo)志點(diǎn)；本發(fā)明主要用于對(duì)三維掃描系統(tǒng)中對(duì)多視點(diǎn)云進(jìn)行拼接時(shí)特征標(biāo)志點(diǎn)的匹配。該方法主要有以下優(yōu)點(diǎn)(1)本發(fā)明中采用多視標(biāo)簽定位點(diǎn)云拼接技術(shù)，標(biāo)志點(diǎn)采用人為的先驗(yàn)設(shè)置保證得到完整的三維物體的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，思路清晰，實(shí)際可行，實(shí)現(xiàn)方便，避免了形體拼接的諸多的復(fù)雜運(yùn)算。
(2)根據(jù)層次和動(dòng)態(tài)劃分的方法，對(duì)標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心開(kāi)始預(yù)先分層，逐漸展開(kāi)層次，按照空間的距離，依次動(dòng)態(tài)劃分，明確空間結(jié)構(gòu)，對(duì)應(yīng)整體拓?fù)潢P(guān)系，動(dòng)態(tài)分層依據(jù)實(shí)際拼接運(yùn)動(dòng)規(guī)律，是一種合理的數(shù)據(jù)安排，不進(jìn)行動(dòng)態(tài)分層處理，不僅無(wú)法預(yù)估，而且為了識(shí)別，數(shù)據(jù)需要全部運(yùn)算，計(jì)算過(guò)大，效率很低，易發(fā)生錯(cuò)誤，甚至在三維物體比較大的情況下無(wú)法實(shí)現(xiàn)。
(3)本發(fā)明中的基于空間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分層的點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)的匹配方法，相比較推理的方法和基于視圖識(shí)別搜索的方法，根據(jù)標(biāo)志點(diǎn)集的三維幾何拓?fù)潢P(guān)系，空間距離關(guān)系，通過(guò)尋優(yōu)，有效的解決了在點(diǎn)云拼接時(shí)特征標(biāo)志點(diǎn)群之間的搜索與匹配識(shí)別問(wèn)題，不需要多次測(cè)量或者進(jìn)行復(fù)雜的圖形邏輯運(yùn)算，提高了匹配速度和精度。
(4)動(dòng)態(tài)分層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的使用可以使識(shí)別、匹配、拼接等包括一些特殊算法變?yōu)榭赡?，具有明顯的計(jì)算效率，中心開(kāi)始逐次動(dòng)態(tài)分層的方法，可以隨著物體的掃描過(guò)程逐漸展開(kāi)，空間關(guān)系明確，操作方便，可以空間預(yù)先估計(jì)，優(yōu)化了計(jì)算，層間的信息加以記錄和實(shí)時(shí)修改，區(qū)域和數(shù)量根據(jù)實(shí)物的拼接動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)，具有一定的智能化。
(5)在搜索識(shí)別前預(yù)先估計(jì)符合實(shí)際運(yùn)動(dòng)規(guī)律的數(shù)據(jù)區(qū)域，采取區(qū)域數(shù)據(jù)匹配的方法，動(dòng)態(tài)分層數(shù)據(jù)處理，匹配識(shí)別對(duì)準(zhǔn)之后將處理結(jié)果數(shù)據(jù)加入相應(yīng)的數(shù)據(jù)層，進(jìn)行下一步的預(yù)測(cè)估計(jì)，同時(shí)動(dòng)態(tài)的修正數(shù)據(jù)層，不斷加以記憶和優(yōu)化，減少了運(yùn)算時(shí)間。
(6)采用動(dòng)態(tài)分層處理和預(yù)估處理，計(jì)算量大大減少，空間關(guān)系也比較明確，同時(shí)標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)方式采用線性鏈表，同時(shí)用數(shù)組存儲(chǔ)必要的信息，具有明顯的計(jì)算效率。
圖1是逆向工程流程圖。
圖2是光柵式三維掃描系統(tǒng)組成圖。
圖3(a)是第一坐標(biāo)系下汽車車門點(diǎn)云模型圖。
圖3(b)是第二坐標(biāo)系下汽車車門點(diǎn)云模型圖。
圖3(c)是第三坐標(biāo)系下汽車車門點(diǎn)云模型圖。
圖3(d)是第四坐標(biāo)系下汽車車門點(diǎn)云模型圖。
圖4是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)鏈表框圖。
圖5是數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分層展開(kāi)圖。
圖6是設(shè)定當(dāng)前層流程圖。
圖7是動(dòng)態(tài)分層拼接流程圖。
圖8是汽車車門整體點(diǎn)云模型圖。
具體實(shí)施方式一種三維掃描系統(tǒng)中點(diǎn)云拼接用標(biāo)志點(diǎn)匹配方法第一步將逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)集合按照空間坐標(biāo)與距離值，動(dòng)態(tài)劃分空間數(shù)據(jù)集合{Mi}(i＝0，1，...n)，形成層層嵌套，劃分準(zhǔn)則為設(shè)定中心層M0，其立方塊邊長(zhǎng)設(shè)為L(zhǎng)，以中心層數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)坐標(biāo)系，然后，動(dòng)態(tài)添加層，第二層立方體的邊長(zhǎng)為3L，第三層立方體的邊長(zhǎng)為5L，以此類推，第i層立方體的邊長(zhǎng)2i+1，形成層嵌套；第二步a)設(shè)逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云為基準(zhǔn)，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma指向逐次掃描的第一幅點(diǎn)云中與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云重疊區(qū)所在數(shù)據(jù)層，在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配即可，匹配拼接成功后，將逐次掃描開(kāi)始的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)加入到逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云相應(yīng)的數(shù)據(jù)層，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云數(shù)據(jù)層隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，當(dāng)逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中無(wú)標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，采用自動(dòng)遞歸搜索的方法從逐次掃描的第一幅點(diǎn)云最外層開(kāi)始由外向內(nèi)的搜索直到找到與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云有標(biāo)志點(diǎn)匹配的數(shù)據(jù)區(qū)，同樣，匹配拼接成功后，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)層也隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，
b)尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，同樣依照上述方法將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma指向逐次掃描的第一幅點(diǎn)云中與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云重疊區(qū)所在數(shù)據(jù)層，在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配即可，匹配拼接成功后，將逐次掃描開(kāi)始的第三幅點(diǎn)云的數(shù)據(jù)加入到逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云相應(yīng)的數(shù)據(jù)層，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云數(shù)據(jù)層隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，當(dāng)逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中無(wú)標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，采用自動(dòng)遞歸搜索的方法從逐次掃描的第一幅點(diǎn)云最外層開(kāi)始由外向內(nèi)的搜索直到找到與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云有標(biāo)志點(diǎn)匹配的數(shù)據(jù)區(qū)，同樣，匹配拼接成功后，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)層也隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大。尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第i幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，以此類推；上述標(biāo)志點(diǎn)匹配方法為尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中和與其相拼接的點(diǎn)云中以任意三個(gè)標(biāo)志點(diǎn)為頂點(diǎn)所構(gòu)成的所有三角形，并記錄這些三角形邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)，在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層的所有三角形中找到與其相拼接的點(diǎn)云的三角形中具有相同邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)的三角形，這些三角形的頂點(diǎn)為相匹配標(biāo)志點(diǎn)；在本實(shí)施例中，動(dòng)態(tài)分層時(shí)，每層內(nèi)的數(shù)據(jù)不包括其內(nèi)部立方塊數(shù)據(jù)。重疊區(qū)在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云的某數(shù)據(jù)層內(nèi)時(shí)，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma指向該數(shù)據(jù)層，重疊區(qū)在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云的兩層數(shù)據(jù)區(qū)內(nèi)時(shí)，根據(jù)計(jì)算重疊區(qū)域在每層所占空間區(qū)域的大小，確定所占區(qū)域比較大的數(shù)據(jù)層，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma指向該層。
下面參照附圖，對(duì)本發(fā)明加以詳細(xì)描述采用多視標(biāo)簽定位點(diǎn)云拼接技術(shù)，得到精確的特征標(biāo)志點(diǎn)三維數(shù)據(jù)是三維點(diǎn)云拼接的前提。在物體表面貼特制的標(biāo)志點(diǎn)，黑底白面高精度的圓，不反光，標(biāo)志點(diǎn)的數(shù)量在三點(diǎn)及以上，不要出現(xiàn)多點(diǎn)共線的情況。根據(jù)三維物體的形狀在曲率比較比較高的地方多貼點(diǎn)，以保證特征點(diǎn)區(qū)域完整表達(dá)物體的三維拓?fù)涮卣?。由于拼接的特性決定了只有具有重疊區(qū)域才可以有效拼接，識(shí)別對(duì)準(zhǔn)主要取決于重疊區(qū)標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)。掃描運(yùn)動(dòng)從掃描最初第一幅圖開(kāi)始，逐次重疊，拍攝，拼接，通過(guò)兩兩相拼，完成多幅點(diǎn)云拼接，是一個(gè)從局部逐漸向全局展開(kāi)的過(guò)程，不可能脫離了局部直接展開(kāi)，因此，根據(jù)運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，在獲取三維空間的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)后，根據(jù)三維剛體姿態(tài)一致與幾何不變性，將特征標(biāo)志點(diǎn)集合按照空間坐標(biāo)與距離值，從內(nèi)向外，根據(jù)一次掃描可能的最大區(qū)域，動(dòng)態(tài)劃分空間數(shù)據(jù)集合，形成層層嵌套，在拼接時(shí)保證得到正確的標(biāo)志點(diǎn)匹配。
圖3是汽車車門的在不同坐標(biāo)系下的點(diǎn)云模型，由于不能一次得到車門的測(cè)量數(shù)據(jù)，通過(guò)四次測(cè)量得到全部的測(cè)量，對(duì)特征點(diǎn)數(shù)據(jù)采用動(dòng)態(tài)分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用鏈表存儲(chǔ)與實(shí)現(xiàn)。特征點(diǎn)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)方式采用線性鏈表，同時(shí)為了實(shí)現(xiàn)算法，還增加了幾組鏈表管理預(yù)估鏈表，層鏈表等，見(jiàn)圖4。
本發(fā)明主要涉及以下三方面的內(nèi)容1)特征標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分層讀入汽車車門兩幅三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，設(shè)置開(kāi)始的第一幅圖為基準(zhǔn)圖，也稱為目標(biāo)圖。以后的拼接運(yùn)算均是同一到這幅圖的坐標(biāo)系下，將用于拼接的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)集合按照空間坐標(biāo)與距離值，動(dòng)態(tài)劃分空間數(shù)據(jù)集合{Mi}(i＝0，1，...n)，形成層層嵌套。劃分準(zhǔn)則為設(shè)定中心層M0，其立方塊邊長(zhǎng)設(shè)為L(zhǎng)，以中心層數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)坐標(biāo)系，然后，動(dòng)態(tài)添加層，第二層立方體的邊長(zhǎng)為3L，第三層立方體的邊長(zhǎng)為5L，以此類推，第i層立方體的邊長(zhǎng)2i+1，形成層嵌套，，動(dòng)態(tài)分層時(shí)，每層內(nèi)的數(shù)據(jù)不包括其內(nèi)部立方塊數(shù)據(jù)。見(jiàn)圖5。
2)特征標(biāo)志點(diǎn)預(yù)測(cè)估計(jì)和設(shè)定當(dāng)前數(shù)據(jù)層設(shè)逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云為基準(zhǔn)，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma指向逐次掃描的第一幅點(diǎn)云中與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云重疊區(qū)所在數(shù)據(jù)層，那么當(dāng)尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，只需在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中尋找即可，尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中和與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云中以任意三個(gè)標(biāo)志點(diǎn)為頂點(diǎn)所構(gòu)成的所有三角形，并記錄這些三角形邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)，在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層的所有三角形中找到與其相拼接的點(diǎn)云的三角形中具有相同邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)的三角形，這些三角形的頂點(diǎn)為相匹配標(biāo)志點(diǎn)，匹配拼接成功后，將逐次掃描開(kāi)始的第二幅點(diǎn)云的數(shù)據(jù)加入到逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云相應(yīng)的數(shù)據(jù)層，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)層隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，稱當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層為預(yù)估區(qū)域，當(dāng)逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云在此預(yù)估區(qū)域中無(wú)標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，采用自動(dòng)遞歸搜索的方法從逐次掃描的第一幅點(diǎn)云最外層開(kāi)始由外向內(nèi)的搜索直到找到與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云有標(biāo)志點(diǎn)匹配的數(shù)據(jù)區(qū)，同樣，匹配成功后，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)層也隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大。重疊區(qū)在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云的某數(shù)據(jù)層內(nèi)時(shí)，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma指向該數(shù)據(jù)層，重疊區(qū)在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云的兩層數(shù)據(jù)區(qū)內(nèi)時(shí)，根據(jù)計(jì)算重疊區(qū)域在每層所占空間區(qū)域的大小，確定所占區(qū)域比較大的數(shù)據(jù)層，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma指向該層。見(jiàn)圖6。
3)點(diǎn)云拼接用標(biāo)志點(diǎn)匹配經(jīng)過(guò)標(biāo)志點(diǎn)動(dòng)態(tài)分層和預(yù)估的處理，每次兩兩匹配時(shí)，可以直接采取預(yù)估數(shù)據(jù)與待匹配標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)志點(diǎn)匹配，尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層中和與其相拼接的點(diǎn)云中以任意三個(gè)標(biāo)志點(diǎn)為頂點(diǎn)所構(gòu)成的所有三角形，并記錄這些三角形邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)，在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Ma與其相鄰的內(nèi)外兩層的所有三角形中找到與其相拼接的點(diǎn)云的三角形中具有相同邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)的三角形，這些三角形的頂點(diǎn)為相匹配標(biāo)志點(diǎn)，沒(méi)有標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，轉(zhuǎn)向遞歸搜索，進(jìn)行標(biāo)志點(diǎn)匹配。每次匹配之后，動(dòng)態(tài)調(diào)整標(biāo)志點(diǎn)當(dāng)前數(shù)據(jù)層，再次預(yù)估數(shù)據(jù)準(zhǔn)備下次匹配，整體流程圖見(jiàn)圖7，最后得到車門的整體點(diǎn)云模型，見(jiàn)圖8。
權(quán)利要求
1.一種三維掃描系統(tǒng)中點(diǎn)云拼接用標(biāo)志點(diǎn)匹配方法，其特征在于第一步將逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)集合按照空間坐標(biāo)與距離值，動(dòng)態(tài)劃分空間數(shù)據(jù)集合{Mi}(i＝0，1，...n)，形成層層嵌套，劃分準(zhǔn)則為設(shè)定中心層M0，其立方塊邊長(zhǎng)設(shè)為L(zhǎng)，以中心層數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)坐標(biāo)系，然后，動(dòng)態(tài)添加層，第二層立方體的邊長(zhǎng)為3L，第三層立方體的邊長(zhǎng)為5L，以此類推，第i層立方體的邊長(zhǎng)2i+1，形成層嵌套；第二步a)設(shè)逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云為基準(zhǔn)，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα指向逐次掃描的第一幅點(diǎn)云中與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云重疊區(qū)所在數(shù)據(jù)層，在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα與其相鄰的內(nèi)外兩層中尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配即可，匹配拼接成功后，將逐次掃描開(kāi)始的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)加入到逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云相應(yīng)的數(shù)據(jù)層，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云數(shù)據(jù)層隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，當(dāng)逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα與其相鄰的內(nèi)外兩層中無(wú)標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，采用自動(dòng)遞歸搜索的方法從逐次掃描的第一幅點(diǎn)云最外層開(kāi)始由外向內(nèi)的搜索直到找到與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云有標(biāo)志點(diǎn)匹配的數(shù)據(jù)區(qū)，同樣，匹配拼接成功后，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)層也隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，b)尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，同樣依照上述方法將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα指向逐次掃描的第一幅點(diǎn)云中與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云重疊區(qū)所在數(shù)據(jù)層，在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα與其相鄰的內(nèi)外兩層中尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第二幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配即可，匹配拼接成功后，將逐次掃描開(kāi)始的第三幅點(diǎn)云的數(shù)據(jù)加入到逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云相應(yīng)的數(shù)據(jù)層，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云數(shù)據(jù)層隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大，當(dāng)逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云在當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα與其相鄰的內(nèi)外兩層中無(wú)標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，采用自動(dòng)遞歸搜索的方法從逐次掃描的第一幅點(diǎn)云最外層開(kāi)始出外向內(nèi)的搜索直到找到與逐次掃描的第三幅點(diǎn)云有標(biāo)志點(diǎn)匹配的數(shù)據(jù)區(qū)，同樣，匹配拼接成功后，逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)層也隨之動(dòng)態(tài)增加，范圍擴(kuò)大。尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第i幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，以此類推；上述標(biāo)志點(diǎn)匹配方法為尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα與其相鄰的內(nèi)外兩層中和與其相拼接的點(diǎn)云中以任意三個(gè)標(biāo)志點(diǎn)為頂點(diǎn)所構(gòu)成的所有三角形，并記錄這些三角形邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)，在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα與其相鄰的內(nèi)外兩層的所有三角形中找到與其相拼接的點(diǎn)云的三角形中具有相同邊長(zhǎng)，面積，周長(zhǎng)的三角形，這些三角形的頂點(diǎn)為相匹配標(biāo)志點(diǎn)。
2.根據(jù)權(quán)利要求
1所述的三維掃描系統(tǒng)中點(diǎn)云拼接用標(biāo)志點(diǎn)匹配方法，其特征在于動(dòng)態(tài)分層時(shí)，每層內(nèi)的數(shù)據(jù)只包括當(dāng)前層與其內(nèi)部立方塊間的數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求
1所述的三維掃描系統(tǒng)中點(diǎn)云拼接用標(biāo)志點(diǎn)匹配方法，其特征在于重疊區(qū)在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云的某數(shù)據(jù)層內(nèi)時(shí)，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα指向該數(shù)據(jù)層，重疊區(qū)在逐次掃描的第一幅點(diǎn)云的兩層數(shù)據(jù)區(qū)內(nèi)時(shí)，根據(jù)計(jì)算重疊區(qū)域在每層所占空間區(qū)域的大小，確定所占區(qū)域比較大的數(shù)據(jù)層，將當(dāng)前數(shù)據(jù)層Mα指向該層。
專利摘要
一種能夠?qū)c(diǎn)云拼接時(shí)標(biāo)志點(diǎn)的進(jìn)行快速匹配的方法首先將逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云標(biāo)志點(diǎn)集合按照空間坐標(biāo)與距離值，動(dòng)態(tài)劃分層，形成層嵌套；其次設(shè)逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云為基準(zhǔn)，對(duì)逐次掃描開(kāi)始的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描開(kāi)始的第二幅點(diǎn)云進(jìn)行標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，在搜索識(shí)別前預(yù)先估計(jì)符合實(shí)際運(yùn)動(dòng)規(guī)律的數(shù)據(jù)區(qū)域，采取區(qū)域數(shù)據(jù)匹配的方法，匹配識(shí)別對(duì)準(zhǔn)之后將處理結(jié)果數(shù)據(jù)加入相應(yīng)的數(shù)據(jù)層，進(jìn)行下一步的預(yù)測(cè)估計(jì)，同時(shí)動(dòng)態(tài)的修正數(shù)據(jù)層，不斷加以記憶和優(yōu)化；尋找逐次掃描的第一幅點(diǎn)云與逐次掃描的第i幅點(diǎn)云的標(biāo)志點(diǎn)匹配時(shí)，以此類推。
文檔編號(hào)G01B11/00GK1996387SQ200610041321
公開(kāi)日2007年7月11日 申請(qǐng)日期2006年8月14日
發(fā)明者達(dá)飛鵬, 朱春紅 申請(qǐng)人:東南大學(xué)導(dǎo)出引文BiBTeX, EndNote, RefMan