点云数据分类及滤波方法

news2024/11/25 3:32:59

如何获取点云数据

传统的点云获取技术包括非接触式测量和接触式测量两种，它们的主要区别在于，在测量过程中测头是否与工件的表面相接触。

非接触式测量是利用光学原理的方法采集数据，例如结构光法、测距法以及干涉法等。该方法的优点在于测量速度较快、测量精度高，并且能够获得高密度点云数据，但其测量精度易受外界因素干扰，而且测量物体表面的反射光与环境光对测量精度也有一定影响。

相反，接触式测量是通过将测头上的测量传感器与被测物体的外表面相接触，然后通过移动测头来读取物体表面点的三维坐标值。该方法的优点在于测头的结构相对固定，并且其测量结果不受被测物体表面的材料与表面特性等因素的影响。这种方法的不足在于，由于测头长期与被测物体表面相接触，易产生磨损，并且这种测量方式的测量速度较慢，不适合测量几何结构较复杂的物体。

点云的应用场景

逆向工程

游戏人物重建

文物保护

数字博物馆

医疗辅助

三维城市建模

等

点云种类

散乱点云

散乱点云是指所有数据点在空间中以散乱状态分布，任意两点之间没有建立拓扑连接关系。一般而言，激光点测量系统获得的点云数据以及坐标测量机在随机扫描状态下获得的点云数据都为散乱点云数据。

扫描线点云

测量设备所获得的三维点云数据是由多条直线或曲线构成，点与点之间有一定的拓扑连接关系。一般而言，这种点云数据类型常见于扫描式点云数据中。

网格化点云

网格化点云是指点云数据中任意一点，均对应于其参数域所对应的一个均匀网格的顶点。当对空间散乱点云进行网格化插值时，所获得的点云数据即为网格化点云数据。

多边形点云

多边形点云是指分布在一组平面内的点云数据，该组平面内的平面两两互相平行，并且一个平面内距离最近的点连接起来可以形成平面多边形。这种点云数据常见于等高线测量、CT 测量等获得的点云数据中。

点云滤波

主要包括双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等三角网格去噪算法。

有序点云去噪

孤立点排异法、曲线拟合法、弦高差法、全局能量法和滤波法.

孤立点排异法是通过观察点云数据，然后将与扫描线偏离较大的点剔除掉，从而达到去噪的目的。这类方法简单，可除去比较明显的噪声点，但缺点是只能对点云做初步的去噪处理，并不能滤除与真实点云数据混合在一起的噪声数据点。曲线拟合法是根据给定数据点的首末点，然后通过最小二乘等方法拟合一条曲线，通常为3到4 阶，最后计算中间的点到该曲线的距离，如果该距离大于给定阈值，则该点为噪声点，予以删除，相反，如果该距离小于给定阈值，则该点为正常点，应该保留。弦高差法通过连接给定点集的首末点形成弦，然后求取中间每个点到该弦的距离，如果该距离小于给定阈值，则该点为正常点，予以保留，相反，若大于给定阈值，则该点为噪声点，予以删除。全局能量法通常用于网格式点云去噪，它通过建立整个曲面的能量方程，并求该方程在约束情况下的能量值的最小值。可以看出，这是一个全局最优化问题，因为网格数量比较大，因此会消耗大量的计算机资源与计算时间，而且由于约束方程是建立在整体网格的基础上，所以对于局部形状的去噪效果并不是很好。滤波法也是一种常用的有序点云去噪方法，它通过运用信号处理中的相关方法，使用合适的滤波函数对点云数据进行去噪处理，常用的滤波方法主要包括高斯滤波、均值滤波以及中值滤波法等。

无序点云去噪&空间散乱点云去噪算法

目前，针对空间散乱点云数据去噪方法，主要分为两类方法，即基于网格模型的去噪方法和直接对空间点云数据进行去噪的方法。其中，基于网格模型的去噪方法需要首先建立点云的三角网格模型，然后计算所有三角面片的纵横比和顶点方向的曲率值，并将该值与相应的阈值进行比较，若小于阈值，则为正常点，予以保留，相反，则为噪声点，予以删除。由于该方法需要对空间点云数据进行三角网格剖分，所以，往往比较复杂，并需要大量计算。

点云简化的一般方法

采用三维激光扫描仪获得的点云数据往往十分密集，点云数据中点的数量往往高达千万级甚至数亿级，即使对点云数据进行了去噪处理，点云数据中点的数量还是很多，所以往往不会直接使用这些原始点云数据进行曲面重建等工作，因为这会使后续处理过程变得耗时并且消耗过多的计算机资源，而且重构的曲面，其精度也不一定高，甚至出现更大的误差。所以，在进行空间点云曲面重建之前，往往需要对高密度的点云数据进行点云精简操作。点云精简的目的是在保持原始点云的形状特征以及几何特征信息的前提下，尽量删除多余的数据点。

目前，空间散乱点云数据的精简方法主要分为两大类：基于三角网格模型的空间点云精简方法与直接基于数据点的空间点云精简方法。

其中，基于三角网格模型的空间点云精简方法需要先对点云数据进行三角剖分处理，建立其相应的三角网格拓扑结构，然后再对该三角网格进行处理，并将区域内那些形状变化较小的三角形进行合并，最后删除相关的三角网格顶点，从而达到点云数据精简的目的。这种方法需要对点云数据建立其相应的三角网格，该过程比较复杂，且因为需要存储网格数据，故需要消耗大量的计算机系统资源，并且该方法的抗噪能力较弱，对含有噪声的点云数据，构造的三角网格可能会出现变形等情况，因此精简后的点云数据经过曲面重建后的

模型与原始点云经过曲面重建后的模型可能大不相同。因此，目前关于直接基于点云数据的精简方法成为点云精简方法的主流。这种方法依据点云数据点之间的空间位置关系来建立点云的拓扑连接关系，并根据建立的拓扑连接关系计算点云数据中每个数据点的几何特征信息，最后根据这些特征信息来对点云数据进行点云精简处理。相比基于三角网格的空间点云精简方法，由于直接基于点云数据点的精简方法无需计算和存储复杂的三角网格结构，使得其精简的效率相对较高。

其中基于空间点云精简方法主要有：空间包围盒法、基于聚类的方法、法向偏差法、曲率精简法、平局点距法以及均匀栅格划分法。