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基于型面特征的三维散乱点云精简算法
摘要
三维散乱点云是现代工业生产和数字化建设中广泛使用的一种数据形式。在处理和使用这类数据时，由于数据量大、复杂度高，加上缺少统一的标准，就需要通过精简算法及特定的处理方式，使得数据得到更有效地利用和操作。针对这一问题，本文提出基于型面特征的三维散乱点云精简算法，通过筛选出局部特征凸起和局部高度变化区域，对点云数据进行分类，保留关键点，同时去除冗余点，实现了对三维散乱点云的高效精简和处理。
关键词：三维散乱点云；精简算法；型面特征
Abstract
Three-dimensionalscatteredpointcloudsarewidelyusedinmodernindustrialproductionanddigitalconstruction.Intheprocessinganduseofsuchdata,duetothelargeamountofdata,highcomplexity,andlackofunifiedstandards,itisnecessarytousepruningalgorithmsandspecificprocessingmethodstomakethedatamoreeffectivelyusedandoperated.Thispaperproposesa3Dscatteredpointcloudpruningalgorithmbasedonsurfacefeatures.Byselectinglocalfeatureprotrusionsandlocalheightchangeareas,thepointclouddataisclassified,retainingkeypointsandremovingredundantpoints,achievingefficientpruningandprocessingof3Dscatteredpointclouds.
Keywords:three-dimensionalscatteredpointcloud;pruningalgorithm;surfacefeatures
1.引言
随着数字化技术的快速发展，在工业生产和数字化建设中，三维散乱点云数据已经得到了广泛的应用。但是，由于三维散乱点云数据量大、复杂度高、缺乏统一标准和规范等问题，如何对这些数据进行有效的精简处理，仍然是当前研究的重要问题。
在过去的研究中，针对这个问题，出现了许多算法，如基于距离、基于区域、基于拓扑等。其中基于距离的算法主要是对距离较近的点进行聚类处理，但是在处理复杂数据的过程中，出现了聚类不准确、误分析等问题；基于区域的算法根据点在区域内的密度来处理，但是由于分割的区域选取不准确或者分割效果不好，导致结果不理想；基于拓扑的算法是根据点的拓扑结构进行处理，但也受到算法计算复杂度高、鲁棒性不强等问题的限制。
针对上述问题，本文提出了一种基于型面特征的三维散乱点云精简算法。该算法通过对点云数据进行特征分类和筛选，保留了关键点，同时去除了冗余点，实现了对三维散乱点云的高效精简和处理。
2.基于型面特征的三维散乱点云精简算法
2.1算法流程
图1基于型面特征的三维散乱点云精简算法流程图
如图1所示，本文提出的基于型面特征的三维散乱点云精简算法主要包括以下步骤：
（1）对三维散乱点云数据进行网格化。
（2）计算每个网格格点在x、y、z三个方向上的最大值和最小值，从而得出该网格的整体高度。
（3）对整个模型进行逐层的分类处理，得到局部特征凸起和区域局部高度变化的点云数据。
（4）根据算法确定的关键点云特征值进行筛选，以得到精简后的三维散乱点云数据。
2.2局部特征凸起点云数据的提取
首先，对点云进行网格化处理，并计算每个网格格点在x、y、z三个方向上的最大值和最小值，从而得出该网格的整体高度。对于局部特征凸起点云数据的提取，对于这类点云数据，其网格的高度值一般会远大于周围网格的高度值，而周围网格的高度值与该网格相差就比较小，如图2所示，红色部分代表局部特征凸起区域：
图2局部特征凸起区域图示
因此，针对这类点云数据，本文通过计算相近的多个网格之间的高度差与总高度值的比值，通过确定一个固定的阈值区分出局部特征凸起点云数据。
2.3区域局部高度变化点云数据的提取
对于区域局部高度变化点云数据的提取，这类点云数据的主要特征是其周围点云数据的整体高度值变化比较明显，而且高度变化区域的中心点会被周围点云数据所包围，如图3所示，红色区域代表区域局部高度变化点云数据：
图3区域局部高度变化点云数据示意图
引入K近邻算法来判断某个点是否为区域局部高度变化点云数据。通过计算该点与其周围K个点之间的高度差的平均值和标准差，分析出当前点周围的高度变化情况，将高度变化量高于平