一种基于点云数据生成网格模型的方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术是一种基于点云数据，将不规则分布的点云数据中的点进行合理链接后图形化为一个整体的网格模型的方法，该方法包括：获取某物体的无序点云；按照空间拆分点云中的每个点为若干组；对每个组的点云进行最小凸多面体几何体计算；计算完成所有组后输出所有凸多面体几何体形成的组合做为网格模型。本发明专利技术提供的方法，适用于将点云数据转换为几何体构成的网格模型，转换后模型数据占用的空间能够明显减少，且呈现的数据结构可有效表征三维物体的形态信息。态信息。态信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于点云数据生成网格模型的方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术属于涉及计算机图形和计算机视觉
，特别涉及一种点云数据生成对应网格模型的方法装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶，物品模拟展示等应用或工业领域，普遍采用激光雷达设备对目标区域进行激光点云数据的采集。通过对激光雷达扫描所得点云数据进行分析而后还原为网格模型的方式实现，单纯的点在许多工程领域处理过程中非常不便，需要把这些点连接成一个个线段再组成面和物体，才能够再物体的在面上附着色彩，图片纹理，才能够良好的展示。该过程成为相关产业智能化升级和展示的重要过程。
[0003]将杂乱的、不规则分布的激光点云转变为由面和体构成的网格模型，目前常用的方法主要有贪心三角法，即不断链接相邻最近的点构成面而后形成体。该方法事先给定一个起始点，以改点为起点挨个寻找最近的点，直到遍历完所有的数据闭合为体，以此对杂乱点云进行建模网格模型，通常还球面旋转法等。其中，球面旋转法带有一定随机性，同样点云可能得到不同结果，其原理是想象有一个小球不断在点云各处旋转，每当小球击中三个点并这三个点能够支撑小球不掉落则这三个点链接为三角形。
[0004]使用上述方法的点云处理通常有一定的效果，但有许多不足，其中最为典型的是对计算机算力的大幅消耗；上述方案每一项均不得不为所有点建立三角形，而这些点云的密度可能是远远高于诉求的致使产出模型严重浪费存储空间和解析时的性能；另一方面，这些方法带来的计算量过于复杂，以上两种方法对杂乱海量的点云数据处理效率较低。为此，本专利技术中使用了一种新方法对点云进行网格模型化。通过基于背景网格单元扩张的方法，非常容易批量建立简单的小模块凸包裹，以小模块的凸包裹通过点多位映射分组，组装网格模型的方法形成对模型的子模块包裹；在本方法中，对背景网格单元扩张后点云分组映射是本专利技术的关键。本专利技术以提高三维激光点云转化为网格模型效率，大幅降低点云对象转化为网格模型时所需要的计算机算力为目的，为后续激光点云扫描物体良好的虚拟化展示，以及相关产业智能化升级和渲染交互打下基础。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种点云对象生成网格模型的方法，用以将点云对象网格化，点云对象的点数据经转化为网格模型后，基于网格的数据呈拓扑结构，且该拓扑结构可有效表征三维物体的全方位信息，从而为实现更强大的拓展性效果和渲染交互效果打下基础，也为点云扫描物体良好的展示，相关产业智能化升级和展示打下数据结构上的基础。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于点云数据生成网格模型的方法，该方法包括以下内容：获取点云，建立辅助背景三维网格单元系统；对所述辅助背景三维网格单元系统中的每个单元网格，批量进行扩张切割；
建立点云对象对于扩张切割后的辅助背景三维网格单元系统的映射关系，根据三维激光点云对象与每个单元网格映射后的三维坐标包含关系对点云对象中的点进行分组；计算每个点小组中，该组点能够构成的最小凸包裹网格模型作为整体模型的子单元模块；对所有凸包裹子单元模块进行归并，以生成网格模型；
[0007]上述方案中，建立建立辅助背景三维网格单元系统具体包括：确定覆盖全部对象点云的三维立体空间，空间范围为(X1，Xn；Y1，Yn，；Z1，Zn)。网格单元系统每个单元格的确定方法如下：三维网格范围(X1，Xn；Y1，Yn，；Z1，Zn)需要包含全部点云对象，即点云沿X轴分布于(X1，Xn)范围，点云沿Y轴分布于(Y1，Yn，)范围，点云沿Z轴分布于(Z1，Zn)范围。根据所需的网格模型精细度确认网格单元每个单元的边长L；即：Xn＝n＊Lx；Yn＝n＊Ly；Zn＝n＊Lz；确认网格单元边长L后，点云对象中的点范围在第i行，第j列，第k排的网格单元映射区间可表示为Mijk(Xi，Xi+1；Yj，Yj+1；Zk，Zk+1)；单元边长L越小，则单元越多，则导出的模型越精细，最终文件体积越大。若所需导出模型精细度不详，可根据点云数据简略分析判断，具体判断方法：分别将每个轴总长均等分为100份，即Lx＝(Xn
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X1)/100；Ly＝(Yn
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Y1)/100；Lz＝(Zn
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Z1)/100；根据导出结果再调整等分份数，过于精细则减少等分份数，过于粗糙则增加等分份数。
[0008]上述方案中，对所述辅助背景三维网格单元系统每个网格，依次扩张具体包括：网格单元M000
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Mnnn中任意单元格Mijk的单元边长Lx，Ly，Lz。根据点云数据的点的密度确定扩张大小，扩张范围越大则导出的模型越粗糙，扩张范围过小则导出模型会出现空隙。若所需导出模型精细度不详，可根据点云数据简略分析判断，具体方法：分别将每个单元边长扩张10％，即对所述网格单元中任意单元格Mijk扩张后单元格坐标为Mijk(Xi
‑
(Lx＊0.1)，Xi+1+(Lx＊0.1)；Yj
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(Ly＊0.1)，Yj+1+(Ly＊0.1)；Zk
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(Lz＊0.1)，Zk+1+(Lz＊0.1))。根据导出结果再调整扩张比例，过于粗糙则减少扩张比例，出现过多空隙致使子单元模块最终无法包裹网格模型则增加扩张比例。
[0009]上述方案中，建立分组关系，根据三维激光点云对象与每个单元网格映射后的三维坐标包含关系对点云对象中的点进行分组，具体包括：将三维点云对象中的点在辅助单元网格的X轴、Y轴、Z轴进行投影运算，即对于点云对象中的点视为集合A，对于其任意一点a(n)判定其分组关系具体方法为：在点云对象中的点坐标记为a(n)：(Ax，Ay，Az)，则其在M单元格系统中Xi方向上的映射即为|Ax||Xi|sin(n＊Mijk)，若Xi
‑
(Lx＊0.1)＜|Ax||Xi|sin(n＊Mijk)且|Ax||Xi|sin(n＊Mijk)＜Xi+1+(Lx＊0.1)则视为点云对象中的该点a(n)在M单元格系统中X轴的投影包含于单元格Mijk；同理可推知：其在M单元格系统中Yi方向上的映射即为|Ay||Yi|sin(n＊Mijk)，若Yi
‑
(Ly＊0.1)＜|Ay||Yi|sin(n＊Mijk)且|Ay||Yi|sin(n＊Mijk)＜Yi+1+(Ly＊0.1)则视为点云对象中的该点a(n)在M单元格系统中Y轴的投影包含于单元格Mijk；同理可推知：其在M单元格系统中Zi方向上的映射即为|Az||Zi|sin(n＊Mijk)，若Zi
‑
(Lz＊0.1)＜|Az||Zi|sin(n＊Mijk)且|Az||Zi|sin(n＊Mijk)＜Zi+1+(Lz＊0.1)则视为点云对象中的该点a(n)在M单元格系统中Z轴的投影包含于单元格Mijk；若其同时满足以上三者包含关系，则视为点云对象中的点a(n)的投影包含于单元格Mijk。遍历点云对象中的所有点与上述表示单元格判断关系，对于包含于同一单元格的点，则将这些点分为一组记为分组集合B，对于其任意一组b(n)，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于点云数据生成网格模型的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取物体的点云对象的点数据；对于所述点云按照其工程坐标系建立辅助背景三维网格单元系统，要求背景网格范围覆盖全点云对象；对所述辅助背景三维网格单元系统每个网格，依次扩张，对于扩张带来的重合位置，该位置视为同属于前后上下空间中所有包含改点的单元格；依据工程坐标系下点云对象中各点的坐标与背景三维网格单元坐标按照点与每个单元格的包含关系，将三维点云对象分组，对于处于多个单元格重合部分的点，同时计入包含该位置的所有单元格；对于至少包含一个点云对象点的的网格单元，计算该网格内对应的点云对象分组的最小凸包裹几何体，将该几何体作对象添加至网格生成网格模型并输出。2.依据权利要求1中所述的一种基于点云数据生成网格模型的方法，其特征在于，按照其工程坐标系建立辅助背景三维网格单元系统，其中确认三维辅助网格单元矩形范围，网格单元系统每个单元格的确定方法包括：三维网格范围需要包含全部点云对象；根据所需的网格模型精细度确认网格单元每个单元的边长，根据所述点云对象点数据的数据密度相对于导出网格模型目标精细度拆分每个单元格边长获取每个单元格对应的点云对象的点数据。3.依据权利要求1中所述的一种基于点云数据生成网格模型的方法，其特征在于，每个网格，依次扩张，网格单元系统每个单元格...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘文琦，韩孟玥，刘希呈，
申请(专利权)人：刘希呈，
类型：发明
国别省市：