基于圆柱先验的树形点云骨架提取研究

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点云是三维空间中的离散的点集,而点云的骨架线是点云的抽象表达。从树状点云中提取出的骨架线在重建树木的生物模型与结构模型中起着很重要的作用。例如,以树的骨架线为轴可以重建出树的树干以及树枝。但是,当树的点云中包含了噪声点和存在遮挡时,传统方法生成的骨架线可能会与点云的拓扑结构不一致,甚至出现断裂。因此,为了克服这些问题,本文提出了一种新的树的骨架提取的方法,用于生成拓扑准确以及居中性良好的骨架线。本文的主要工作可以归纳为:①本文深入研究了点云的骨架提取的相关理论知识,为本文的方法提供了理论基础。同时还介绍一些经典的方法。②基于八叉树下采样原始点云。原始点云中存在着这些问题:1)点云充斥着噪声点;2)点云的密度分布不均匀;3)点云中存在数据缺失;4)点云的数据量过大。为了解决问题1)和问题2),本文使用八叉树来存储原始点云,并对八叉树的每个叶子节点中的数据点做下采样,得到了密度均匀、无噪声点的点云。③提取初始骨架线。在得到了八叉树下采样的点云之后,本文先构造了点云的k近邻图,然后基于k近邻图构造水平集,最后从水平集中提取出初始骨架线。④优化骨架点。提取出来的初始骨架线的居中性较差以及拓扑结构不够精确。本文基于树干上的横截面的每个点到圆柱的对称轴的距离是相近的先验知识,提出了圆柱先验约束(Cylindrical Prior Constraint,CPC)方法来优化骨架点的居中性。然后再借助达芬奇公式估计分支的半径,并且纠正了不适合的分叉点,最终得到了居中性良好,拓扑结构准确的骨架线。⑤评估骨架提取算法。本文构造了一个标准的树点云数据集,数据集包括4种类型的点云模型:1)存在数据缺失;2)密度分布不均;3)有噪声点;4)具有不同数量的数据点。然后提出了一种量化评估方法:骨架点偏差(Skeleton Point Deviation,SPD),用于量化评估骨架点的居中性。通过比较量化评估以及视觉效果,本文的方法提取出来的骨架线在拓扑正确性以及居中性等方面优于传统方法。
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