一种基于空间殖民算法的树点云三维重建方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及三维重建技术领域，特别是涉及一种基于空间殖民算法的树点云三维 重建方法。
【背景技术】
[0002] 树是自然界最常见的景观之一，其结构复杂，在三维游戏、三维动画等虚拟场景 中，通过引入真实树的三维模型，可极大增加场景的真实感；另一方面，构建树的三维模型 和模拟树的生长过程对探索植物生长规律具有重要意义。然而真实环境中树的几何结构复 杂，使得其三维重建一直是计算机图形学研宄中的挑战性问题。
[0003] 目前对于树的建模可归纳为以下几类：基于规则的建模、基于草图的建模、基于图 像的建模和基于点云的建模。基于规则的建模参考了树的生长规律以及外在表现等几何规 则建模。基于规则的方法能快速产生真实感较高的树模型，但需要使用者具有植物学、生态 学等方面的知识，参数调整复杂。基于草图的方法即根据用户勾勒的树枝或树冠草图，推算 出树的三维结构。该方法只需用户绘制树冠轮廓或者绘制树枝即可重建其三维模型。但是 基于草图的建模只能反映树的单面特征，树枝内部结构需根据模型库生成，且重建模型树 冠与真实模型树冠相似度低。基于图像的树建模主要利用真实照片、视频采集图像等恢复 出树的三维几何模型。该方法基于高真实感的树图像，能较好的重建真实树的三维几何结 构，但是在图像采集、树的器官分割及特征匹配等方面较为复杂。基于三维点云的方法直接 在激光扫描获取的树点云上实现树的三维重建。Xu等提出由树的单面扫描点云通过构建采 样点的完全图连通图采用最短路径算法建立完全图的最小生成树提取树骨架，进而重建树 三维模型。Livny等提出多轮全局优化方法对有覆盖与遮挡的多棵树点云同时进行重建。 Xu等和Livny等方法重建三维模型外观真实，树形结构合理，但是上述方法均需构建复杂 的图，而且会出现树枝穿插等不合理树枝。Livny等提出基于Lobe的树重建方法，简化非主 树枝细节，将树冠表示为多个Lobe。该方法简化了对树冠树枝细节的要求，但仍然需要根据 模型库合成Lobe内部树枝，且对输入点云要求能从其中提取主树干和主树枝。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是提供一种基于空间殖民算法的树点云三维重建方 法，以克服上述现有技术的缺陷，可为虚拟植物、景观设计和植物拓扑结构分析提供重要参 考。
[0005] 本发明所要解决的技术问题是通过以下技术方案来实现的：
[0006] 本发明提供了所述一种基于空间殖民算法的树点云三维重建方法，包括以下步 骤：
[0007] 1、数据获取；
[0008] 2、空间殖民算法；
[0009] 所述空间殖民算法包括：
[0010] (1)把空白空间点与距离所述空白空间点最近的骨架点连接，用集合S(P)表示影 响骨架点P的空白空间点集合；
[0011] ⑵找到每个骨架点对应可生长空白空间点集合S(P);计算骨架点到受影响的空 白空间点间的方向向量；
[0012] (3)计算每一个骨架点受影响空白空间点集合S(P)中所有元素由⑵求得向量的 和向量并标准化，所述和向量即该骨架点新生长方向；
[0013] (4)每一骨架点的S(P)集合的单位化和向量用于确定新树枝的生长方向，即新骨 架点的方向向量；
[0014] 所述新骨架点的位置Pn定义为：
[0015] pn=DsXnv
[0016] 其中，Ds表示骨架点距离。
[0017] (5)删除处于竞争状态的空白空间点；检测新骨架点与空白空间点间的距离，若 小于等于预先设定的删除阈值Td，则删除空白空间点q;若空白空间点未被新骨架点影响， 则保留；
[0018] 所述对应关系如下：
[0019] p-pj^Td
[0020] (6)按照上述流程继续进行下一次迭代；
[0021] (7)进行多轮迭代；
[0022] 所述多轮迭代包括：
[0023] 1)程序执行前，选择树生长方向上的基骨架点；保存所述基骨架点到迭代骨架点 集合中；
[0024] 2)执行一次空间殖民算法迭代；
[0025] 3)保留步骤2中迭代过程中新添加的骨架点；
[0026] 4)删除迭代骨架点集合中骨架点的S(p)为0的骨架点；合并新添加的骨架点到 迭代骨架点集合，所述骨架点为步骤3保留的骨架点；
[0027] 5)新迭代骨架点集合从步骤b开始继续下一次迭代；
[0028] (8)当达到用户指定的迭代次数时，迭代结束，生成完整的三维骨架。
[0029] 3、对上述三维骨架进行后处理，完成三维模型重建；
[0030] 所述数据获取中，树点云的获取精度为0. 15-0. 25m;
[0031] 所述空间殖民算法的步骤（1)中，空白空间点与骨架点之间的关联条件为生长点 与骨架点间的距离小于用户预先设定的半径值，且该骨架点相比其他骨架点离空白空间点 更近；
[0032] 所述空白空间点与骨架点之间具体关系可表示为：
[0033] Ip_qI〈1\，
[0034] Ip-qI=min{Ip_qxI，qxGM}
[0035] 其中q为空白空间点的坐标，p为距离q最近的骨架点坐标，M为未删除空白空间 点集合，Ti为影响半径；
[0036] 所述影响半径取值为1. 0-1. 7 ;
[0037] 所述空间殖民算法的步骤（2)中，方向向量n的计算方法为：
[0038] n=p_q
[0039] 其中n为方向向量，q为空白空间点的坐标，p为距离q最近的骨架点坐标；
[0040] 所述空间殖民算法的步骤（3)中，和向量nv的计算方法为：
【主权项】
1. 一种基于空间殖民算法的树点云s维重建方法，包括w下步骤： (1) 数据获取； (2) 空间殖民算法； 所述空间殖民算法包括： (1) 把空白空间点与距离所述空白空间点最近的骨架点连接，用集合S(p)表示影响骨 架点P的空白空间点集合； (2) 找到每个骨架点对应可生长空白空间点集合S(p);计算骨架点到受影响的空白空 间点间的方向向量； (3) 计算每一个骨架点受影响空白空间点集合S(p)中所有元素由（2)求得向量的和向 量并标准化，所述和向量即该骨架点新生长方向； (4) 每一骨架点的S(p)集合的单位化和向量用于确定新树枝的生长方向，即新骨架点 的方向向量； 所述新骨架点的位置P。定义为： Pn=DsXnv 其中，Ds表示骨架点距离。 (5) 删除处于竞争状态的空白空间点；检测新骨架点与空白空间点间的距离，若小于 等于预先设定的删除阔值Td，则删除空白空间点q;若空白空间点未被新骨架点影响，则保 留； 所述对应关系如下： p-pj《Td (6) 按照上述流程继续进行下一次迭代； (7) 进行多轮迭代； 所述多轮迭代包括： 1) 程序执行前，选择树生长方向上的基骨架点；保存所述基骨架点到迭代骨架点集合 中； 2) 执行一次空间殖民算法迭代； 3) 保留步骤2中迭代过程中新添加的骨架点； 4) 删除迭代骨架点集合中骨架点的S(p)为0的骨架点；合并新添加的骨架点到迭代 骨架点集合，所述骨架点为步骤3保留的骨架点； 5) 新迭代骨架点集合从步骤b开始继续下一次迭代； (8) 当达到用户指定的迭代次数时，迭代结束，生成完整的=维骨架。
2. 根据权利要求1所述的一种基于空间殖民算法的树点云=维重建方法，所述数据获 取中，树点云的获取精度为0. 15-0. 25m。
3. 根据权利要求1所述的一种基于空间殖民算法的树点云=维重建方法，所述空间殖 民算法的步骤1)中，空白空间点与骨架点之间的关联条件为生长点与骨架点间的距离小 于用户预先设定的半径值，且该骨架点相比其他骨架点离空白空间点更近。
4. 根据权利要求3所述的一种基于空间殖民算法的树点云S维重建方法，所述空白空 间点与骨架点之间具体关系可表示为： p-q|<T。 p-q| =min{|p-qj,q,GM} 其中q为空白空间点的坐标，P为距离q最近的骨架点坐标，M为未删除空白空间点集 合，Ti为影响半径。
5. 根据权利要求4所述的一种基于空间殖民算法的树点云=维重建方法，所述影响半 径取值为1.0-1. 7。
6. 根据权利要求1所述的一种基于空间殖民算法的树点云=维重建方法，所述空间殖 民算法的步骤2)中，方向向量n的计算方法为； n=p-q 其中n为方向向量，q为空白空间点的坐标，p为距离q最近的骨架点坐标。
7. 根据权利要求1所述的一种基于空间殖民算法的树点云=维重建方法，所述空间殖 民算法的步骤3)中，和向量nv的计算方法为；
其中，nv为单位化后的和向量。
8. 根据权利要求1所述的一种基于空间殖民算法的树点云=维重建方法，所述空间殖 民算法的步骤4)中的骨架点距离为0. 08-0. 3。
9. 根据权利要求1所述的一种基于空间殖民算法的树点云=维重建方法，所述空间殖 民算法的步骤7)中，删除阔值为0.3-0. 7。
10. 根据权利要求1所述的一种基于空间殖民算法的树点云S维重建方法，所述空间 殖民算法的步骤10)中，迭代次数为100-300。
【专利摘要】本发明公开了一种基于空间殖民算法的树点云三维重建方法，以激光扫描设备获取自然环境中树的点云数据作为输入，采用空间殖民算法自动生成树三维骨架，并通过对提取骨架后处理完成树点云三维重建。重建结果表明，该方法能对多种类型的三维点云进行重建，重建后的三维模型与初始三维点云吻合度高，能较好地体现树的拓扑结构关系，且重建效率较高，对于3万以下的测试点云，重建时间在1分钟之内。该方法可为虚拟植物、景观设计和植物拓扑结构分析等提供重要参考。
【IPC分类】G06T17-00
【公开号】CN104794750
【申请号】CN201510168895
【发明人】何东健, 何鹏, 胡少军, 张志毅, 李峥嵘, 秦亚恒
【申请人】西北农林科技大学
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年4月10日