三维数据处理和识别方法
【专利摘要】本发明公开了一种三维数据处理和识别方法，其包括以下步骤：通过对待检测物品进行扫描重建以获得用于待检测物品识别的三维数据；从三维数据中提取特征匹配的数据，从而提取后的三维数据构成了感兴趣对象以用于显示和识别被检测物品。本发明还公开了长方体、柱体、刀具等形状的被检测物品的快捷的识别方法。
【专利说明】三维数据处理和识别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及三维数据处理和识别领域，尤其涉及用于安检仪CT违禁品或核磁共振系统的待检测物品的智能识别。
【背景技术】
[0002]民用航空运输业因其乘客量大、易攻击和事后影响大等特点，已经成为恐怖主义者制造恐怖事件的首选目标。
[0003]2001年9月11日恐怖袭击后，美国政府决定实行附加的航空安全，要求对所有选中的行李进行爆炸物检查，已知的爆炸物检测系统使用X射线(透视)或者CT技术得到包裹内容的图像。美国政府规定从2001年12月开始，所有选中行李必须使用新成立的Transportation Security Agency证明过的技术进行爆炸物检查,而迄今为止,TSA证明过的唯一技术是CT。
[0004]目前主流的安检CT都可以得到三维的CT数据。由于机场客流量大，对托运和手提行李的爆炸物检测系统要求高的通过率。能够智能识别违禁品的方案非常迫切，其可以减少安检人员的工作强度，降低人为因素，提高通过率。
[0005]有鉴于此，确有需要提供一种用于安检CT的新型的三维数据处理和识别方法。
【发明内容】
[0006]本发明的目的旨在解决现有技术中存在的上述问题和缺陷的至少一个方面。
[0007]根据本发明的一个方面，提供了一种新的三维数据处理和识别方法。所述三维数据处理和识别方法包括以下步骤:
[0008]通过对待检测物品进行扫描重建以获得用于待检测物品识别的三维数据；
[0009]从三维数据中提取特征匹配的数据，从而提取后的三维数据构成了感兴趣对象以用于显示和识别被检测物品。
[0010]本发明通过特征匹配的方法提取三维数据来进行被检测物品的初步识别。然后还可以通过对感兴趣对象的进行如点、线、面的分析计算，进一步识别的物体形状，从而识别刀具等违禁品、圆柱体和长方体。各种CT系统可以采用此方法，来进行危险品识别。其他产生三维数据的系统，如核磁共振系统等等也可以借用此方法，识别感兴趣对象。即用被怀疑对象(例如危险品或违禁品)的特征数据对三维数据进行搜索、提取、合并、统计和形状识别。因为三维数据的图像分割尚比较困难，且精确性和通用性不好，本方法从另一个角度解决了感兴趣对象搜索、统计和形状识别问题。
【专利附图】
【附图说明】
[0011]本发明的这些和/或其他方面和优点从下面结合附图对优选实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中:
[0012]图1为剔除一些不在表面上的数据点的示意图；[0013]图2为感兴趣对象及在其内部选取的坐标原点的示意图；
[0014]图3为过感兴趣对象内的选定的坐标原点的三个坐标轴方向的直线与表面的相交点和其邻近的若干数据点的示意图；
[0015]图4为感兴趣对象的尺度识别示意图；
[0016]图5为刀具的识别示意图；
[0017]图6a和6b为存在共面情况下，寻找新坐标轴的方法示意图；
[0018]图7为一种长方体识别方案的示意图；和
[0019]图8为一种刀具识别方案的示意图。
【具体实施方式】
[0020]下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。在说明书中，相同或相似的附图标号表示相同或相似的部件。下述参照附图对本发明实施方式的说明旨在对本发明的总体发明构思进行解释，而不应当理解为对本发明的一种限制。
[0021]本发明的实施例以安检CT系统扫描重建得到的CT图像数据为例，说明如何通过本发明的三维数据处理和识别方法，来进行违禁品或危险品的识别。在此需要说明的是，本领域技术人员应当明白，本发明的三维数据处理和识别方法还可以用于核磁共振系统或与之相类似的系统中，以进行感兴趣对象的识别。
[0022]本发明的总体构思就是用感兴趣对象或被怀疑对象(例如危险品或违禁品)的特征数据对安检CT系统扫描重建获得的三维数据进行搜索、提取、合并、统计和/或形状识另IJ。鉴于现有技术的三维数据的图像分割还比较困难，且精确性和通用性不好等不足，本发明从与之不同的角度提出了本发明的三维数据处理和识别方法，其解决了对感兴趣对象的搜索、统计和形状识别的问题。
[0023]下面将结合实例参考图1-8来详细描述本发明的三维数据处理和识别方法。
[0024]本发明的三维数据处理和识别方法主要包括以下部分:数据处理、从三维数据构建表面数据、形状和尺寸识别。另外，还公开了对被检测物品的快捷的长方体、柱体、刀具等形状的识别方法。
[0025]数据处理
[0026]首先，用安检CT系统扫描待检测物品并重建得到CT图像数据(即三维数据)，之后可以基于所述已获得的三维数据进行违禁品(诸如刀具)识别。
[0027]采用违禁品的特征数据对所述已获得的三维数据进行搜索、合并、提取与之匹配的三维数据，从而提取后的三维数据构成了感兴趣对象。所述违禁品可以是常见的危险品，诸如刀具、爆炸物、枪支等。所述特征数据可以是常见危险品的组成材料(比如铁、铜或重金属等等)数据。所述数据可以是他们的衰减系数数据、密度数据或原子序数等(或能谱CT的能谱数据)的任一个或他们的任意组合。典型地或优选地，所述数据采用密度数据和原子序数数据。
[0028]对于匹配的三维数据，将紧邻的数据点进行合并归为一类。可以单独或突出呈现这些合并的三维数据的图像，供检查员查看。
[0029]对于合并后的三维数据，可以通过其的数据点个数来估计违禁品的大小。当然，此时还可以统计合并的三维数据所在的区域的质量、或/或所在区域的位置、密度和原子序数的均值，以获取关于感兴趣对象在待检测物品中的位置、体积、重量、物质种类等更具体的信息，从而帮助更进一步地识别违禁品。可以理解，根据密度和原子序数可以识别待检测的物品是否是毒品或爆炸物。
[0030]需要注意的是，上述的提取后的三维数据形成的感兴趣对象或经过合并处理后的三维数据构成的感兴趣对象在进行形状和尺寸识别步骤之前，可以进行由三维数据构建表面数据的步骤。
[0031]从三维数据构建表面数据
[0032]在此，以经过合并处理后的三维数据构成的感兴趣对象为例，来说明所述的“从三维数据构建表面数据”的步骤。可以理解，也可以在提取后的三维数据构成的感兴趣对象的基础上，进行所述的“从三维数据构建表面数据”的步骤。
[0033]具体地，上述的合并后的三维数据构成了一个三维的对象(即感兴趣对象)。首先在感兴趣对象内选取一 I点。优选地，选取该I点的方法是:选取合并后的三维数据中的数据在直角坐标系的X，1，Z轴方向(这里的直角坐标系的X，I, Z轴方向的选取可以是任意的，只要两两互相垂直即可，下同)上最大和最小值，分别计算所述三个方向上的最大和最小值的中值，其坐标作为被选取I点的坐标。
[0034]需要补充的是，对于某些异型的感兴趣对象，找到I点之后，可以通过检验I点在三个维度方向是否都有紧邻数据(即前后左右上下都有感兴趣对象的三维数据)。若否，在I点附近找一个满足此条件的点作为I点。这样，可以确保作为I点的点无论感兴趣对象的形状如何都在感兴趣对象内部。
[0035]以I点作为坐标原点，建立球坐标系，计算合并后的立体数据(三维数据)中的每一点在球坐标系下角度(θ，φ)和其到I点的距离，其中O≤θ≤π ,05φ<2π (在物理意义上，θ被用来代表天顶角，φ被用来代表方位角)。设定Λ θ和sin0A(p，在每一个立体角8?ηθΔφΔθ内挑选离I点最远的那个点作为表面数据。
[0036]优选地，可以剔除一些不在表面的数据。优选的方式是，对每一个上述得到的每一个表面数据，选取其周围的点通过插值得到该点的插值点，若插值点到I点距离大于该点到I点的距离，则剔除该点。具体参见图1 (示出四个点A、B、C、D)，B点由A和C线性插值得到的点离I点距离大于B点到I点距离，故剔除B点。
[0037]经过上述的剔除处理后，留下的数据可以认为是更可靠的表面数据。
[0038]当然，对于一些空腔结构的三维对象或感兴趣对象，有时除关注该空腔结构的三维对象的外表面数据,我们也关注该空腔结构的感兴趣对象的内表面数据。类似于上面描述，选取内表面数据的时候我们选在每一个立体角5?ηθΔφΔθ内挑选离I点最近的那个点作为内表面数据。类似于上面描述，在剔除内表面数据步骤中，若插值点到I点距离小于该点到I点的距离，则剔除该点。
[0039]另外一种优选地剔除数据的方法是，若插值点到I点距离与该点到I点的距离比值落在一个预定的阈值范围内(作为示例，比如[0.95，1.05])，则保留该点，否则剔除该点。该方法也可以用于上述的表面数据和内表面数据的剔除。
[0040]此时，可以将构建好的表面数据显示给操作人员，以便直观清晰看到感兴趣对象的形态，进行初步的识别(例如形状)。
[0041]为了算法加速，在某些情况下，比如感兴趣对象的形状非常简单，可以仅构建x、y、Z三个坐标轴附近的表面数据，而不需要构建感兴趣对象的所有表面数据。
[0042]另外一种构建表面数据的方法是:对一个感兴趣对象，分析其的每一个三维数据，若其三个维度方向上(例如:上下左右前后)紧邻处都有另外的数据，将其视为非表面数据；则余下的三维数据为表面数据。
[0043]形状和尺寸识别
[0044]在感兴趣对象内部任意找一 I点。如上所述，优选地选取所获得三维数据在X，y，Z轴三个方向上的极大极小值的中值为坐标(Xtl, y0, Z0)的点，参见图2。
[0045]对上述构建的表面数据中的每个表面数据(X，y，z)进行检索，得到(X-Xtl)2+(y-ytl)2最小值的点P，如图3，即为图示z轴与上表面的相交点(本专利中所述直线与所述表面的相交点，因为表面是由离散数据点构成，因而是近似相交点)。如果限定z> Ztl或Z < Ztl可以分别在上表面和下表面上得到一个点。
[0046]同理，得到(y-y(l)2+(Z-Z(l)2最小值的点Q，即为图示X轴与前表面的相交点。如果限定X > Xtl或X < Xtl可以分别在前表面和后表面上得到一个点。
[0047]同理，得到(Z-Ztl)MX-Xtl)2最小值的点0，即为图示7轴与右表面的相交点。如果限定y > yci或y < yo可以分别在右表面和左表面上得到一个点。
[0048]此次，为了简明的原因，仅示出了 X、y、z轴的正方向与相对应的表面的相交点P、Q、0。当然，X、y、z轴的负方向也会与相对应的表面分别形成一个相交点(未示出)。 [0049]基于所获得的表面数据，在P点周围找最近邻的若干个点(比如4个点A’、B’、C’、D’)，如图4所示。判断他们和P点是否共面。若共面(它们所在的面为面PZ)，给出平面方程。
[0050]对Q点，同样操作得平面QX。
[0051 ] 对O点，同样操作得平面OY。
[0052]至此，本领域技术人员明白，通过上述的求解得到过感兴趣对象内的一点沿三个坐标轴方向中的一个坐标轴方向的直线和感兴趣对象的表面的两个相交点，每个相交点和其紧邻的若干个数据点构成一平面，从而得到了三个坐标轴方向中的一个坐标轴方向与感兴趣对象的表面相交的一对平面。
[0053]如果求解得到过感兴趣对象内的I点沿三个坐标轴的正方向(当然也可以是负方向)的直线分别和感兴趣对象的表面的相交点，因此获得了每个相交点与其紧邻的若干个数据点构成的三个平面PZ、QX和OY。
[0054]检验上述得到的三个平面PZ、QX和OY之间是否共面，若互不共面，则跳过下述的判断所述三个平面是否共面的步骤。
[0055]如果所述三个平面存在共面，则需要通过以下补救措施来找到新的三个坐标轴，使得过所述新的三个坐标轴的正方向(或负方向)与所述感兴趣对象的表面的相交点形成的三个平面互不共面为止。
[0056]若所述三个平面PZ、QX和OY的一平面和另外的两个平面中的一个平面共面，则选取该共面平面的法向方向且过I点的直线为坐标轴I。
[0057]求解与坐标轴I相互垂直的另外两个坐标轴2和3的方法为下述的情况(i)和(?)中的一种；
[0058](i)参见图6a，若余下的另一平面和共面平面近似垂直，则选其法线方向且过I点的直线为直线LI。在坐标轴I和直线LI构成的平面N内做坐标轴I的垂线，以该垂线为坐标轴2。平面N的过I点的法线就是坐标轴3。
[0059](?)参见图6b，若余下的另一平面和共面平面不近似垂直，则需在过I点且垂直于坐标轴I的平面M内挑选两个互相垂直的直线作为坐标轴2和3。
[0060]在平面M内，任取一过I点的直线为坐标轴2，垂直于坐标轴2的为坐标轴3。求新的坐标轴1、2、3的正方向(或负方向)与感兴趣对象的表面的相交点，每一相交点周围紧邻的若干点构成平面。判断构成的三个平面是否有共面。若所述三个平面有共面，则在平面M内绕一个方向变换坐标轴2 (例如坐标轴2’，2”)，坐标轴3随之变换(例如坐标轴
3’，3 ”)。重复上述步骤，直到所述三个平面互不共面或在平面M内绕一个方向旋转了半周为止。
[0061]这里求新的坐标轴1、2、3的正方向与感兴趣对象的表面相交点的方法可以是:
[0062]设感兴趣对象的表面数据点为A点，点I到点A矢量为5，新坐标轴1、2、3的一个坐标轴的正方向的单位矢量为5，计算/I，若大于零，则继续计算K-(5./?/)2 ο|α|^ -{a-n!f值最小的点即为该坐标轴的正方向与感兴趣对象的表面的相交点。另外，该求解新的坐标轴1、2、3的正方向与感兴趣对象的表面的相交点的方法不限于此处的使用，也可以用于上述的获得了感兴趣对象的表面数据之后，直接用此方法来获得所述相交点。
[0063]这里提及新 坐标轴，实际算法中并不对表面数据做坐标变换。当然坐标变换法也可以作为本发明的一种可替代的或备选的计算方法。鉴于本领域技术能够明白上述计算方法的细节，故在此不再详细描述。新坐标轴的使用主要是利用直角坐标系三个轴之间互相垂直且它们的正方向满足右手定则的特性。故，应当明白，任何利用此性质的与此处描述的方法相类似的计算方法都落入到本发明的保护范围内。
[0064]在上述检验过程后，若新坐标轴1、2、3的方向与原坐标轴x、y、z不一致，则用新坐标轴1、2、3替换原坐标轴x、y、z,即在此以后,将图4的示出坐标轴认为是新坐标轴1、2、3的方向。
[0065]参见图4，判断多个点是否共面的一种方法是:先选取三个不共线的点(比如A’、B’、C’)，写出其平面方程，再计算其他点(例如点D’ )到该平面的距离。若距离均小于阈值(比如选表面数据在该平面的法线方向上坐标值的最大值减去最小值的差除以100作为阈值)，则判断它们共面，否则判断它们不共面。
[0066]计算平面OY和平面PZ的相交线YZ，分析所获得的三维数据，找落在该相交线上的数据点，计算两端的点M和N的距离MN，记为X方向的长度。
[0067]同上，分析平面PZ和平面QX的相交线，分析所获得的三维数据，找落在该相交线上的数据点，计算两端的点的距离，记为I方向的长度。
[0068]同上，分析平面QX和平面OY的相交线，分析所获得的三维数据，找落在该相交线上的数据点，计算两端的点的距离，记为z方向的长度。
[0069]以上判断点是否落在相交线上，可以通过计算点到相交线的距离小于某一阈值(比如选表面数据在该相交线上坐标值的最大值减去最小值的差除以50-100中任一数值作为阈值)来实现。
[0070]此外，还可以计算相交的面之间的夹角，若相交面之间的夹角均接近90度，可以判断感兴趣对象为长方体形状。[0071]在本发明中判断两个面是否共面的方法为以下两种:
[0072]1.设两个平面的方程分别是:alx+bly+clz+dl = O,a2x+b2y+c2z+d2 = O,通过判断al/a2 = bl/b2 = cl/c2 = dl/d2近似成立,则两个平面近似共面,否则不共面。
[0073]2.由于本专利中平面方程由该平面内多点求解而来，可以计算其中一个平面上的多点到另一个平面的距离，若一个平面上的所有点到另一平面的距离小于预定的阈值，则判断两平面共面，否则不共面。
[0074]如果感兴趣对象为长方体形状，则其存在如图5所示的六个平面(上下左右前后六个面)。若感兴趣对象的密度(或原子序数或衰减系数)符合刀具的特征，启动刀具识别功能。平面两两相交共有12条相交线，计算相交线的长度(即上述的x、y、z方向的长度)。若其中两条相交线的长度远小于其他(例如8条)相交线(比如比值大于10)，判定为刀状物。优选地，且进一步地，长度最小的相交线的长度(即厚度d)小于阈值(比如2mm)，可以更精确地识别危险刀具。
[0075]基于上述描述，本发明还提供了长方体、圆柱体、刀具等形状的快捷的识别方法。
[0076]长方体识别
[0077]长方体识别方案，沿用“形状和尺寸识别”所介绍的选取I点、用坐标轴与表面数据相交点进而得表面平面的方法。只要找到某一坐标轴(x、y、z轴之一)与表面相交的一对平行或近似平行的平面，就可以直接跳到下面的步骤。
[0078]参见图7，设三个坐标中的一个坐标轴的正方向与感兴趣对象的所述一对平行或近似平行的平面的相交点为G点，该坐标轴的副方向与该一对平行或近似平行的平面的相交点为G'点。
[0079]过I点做平行于所述一对平行或近似平行的平面的平面R，分析感兴趣对象的表面数据中落在该平面R上的点，若这些点构成矩形则继续下面的步骤。
[0080]取G点与I点连线上的一点K，其在G点与I点之间。在本实施例中，该K点到G点和I点的距离比为1: a(比如a =10)。过K点做平行于平面R的平面S。分析感兴趣对象的表面数据中落在该平面S上的点，若构成矩形且与前述矩形长度和宽度相当，则继续下面的步骤。
[0081]取Gi点与I点连线上一点k'，其在Gi点与I点之间。在本实施例中该k'点到G,点和I点的距离比为1: a(比如a =10)。过K,点做平行平面R的平面S,。分析感兴趣对象的表面数据中落在该平面S’上的点，若构成矩形且与前述矩形长度和宽度相当，则判定该感兴趣对象为长方体形状。
[0082]通过矩形长度和宽度及G点和G'点的距离(第三个方向的尺度等于该距离乘以坐标轴与平面R法线方向之夹角余弦的绝对值)可以估计该长方体的三个方向的尺度。
[0083]以上算法也可以放宽或简化，比如只计算某一坐标轴单个方向(正方向或负方向)与感兴趣对象的表面的相交点及进行与上述相类似的后续运算。这样，与上述的步骤相比，减少一半的运算量。
[0084]圆柱体识别
[0085] 与所述长方体识别的方案相似，该圆柱体识别的方案的不同之处在于，上述平行于所述一对平行或近似平行的平面的平面截感兴趣对象得到的形状是近似相同的圆形，可以判定感兴趣对象是圆柱形状。通过圆形的半径及G点和G'点的距离可以估计该圆柱体的尺度。
[0086]刀具/片状物识别
[0087]刀具/片状物的识别方案，沿用“形状和尺寸识别”所介绍的选取I点、用坐标轴(比如X轴)与表面数据相交点进而得表面平面的方法。只要找到某一坐标轴(X、1、Z轴之一)与感兴趣对象的表面相交的一对平行或近似平行的平面，就可以直接跳到下面的步骤。
[0088]参见图8，如果找到了某一坐标轴与感兴趣对象的表面相交的一对平行或近似平行的平面，计算两个平面的夹角，若夹角小于阈值(比如6°，如果识别斧头类刀具可以把阈值调大)就可以直接跳到下面的步骤。
[0089]若不满足上述条件,换一个坐标轴(如I轴,甚或z轴)继续上述计算。若三个坐标轴的计算都没有找到夹角小于阈值的一对平行或近似平行的平面，基本可以判定感兴趣对象不是刀具。
[0090]在一对平行或近似平行的平面之间的夹角小于阈值的情况下，进行以下步骤:
[0091]计算所述平行或近似平行的两个平面的相交线L2 ;在相交线L2上找一 V点。一种优先的方法是计算I点在相交线L2上的投影点作为V点。过V点，以直线L2为法向量，得到平面α。检索感兴趣对象的表面数据中落在平面α上的点。若这些点构成梯形或近似梯形形状，并且梯形较短的底边长小于阈值(比如2mm)，可以判断对象是危险刀具。
[0092]当然，在识别刀具之前可以分析其成分是否符合刀具的特征。
[0093]二维形状的识别，如矩形、圆、梯形的识别，可以用神经网络的方法，或者分析特征来识别。
[0094]综上所述，本发明将通过特征匹配的方法提取三维数据，然后通过点、线、面的分析计算，识别物体形状，从而识别刀具等违禁品。各种CT系统可以采用此方法，来进行危险品识别。其他产生三维数据的系统，如核磁共振系统等等也可以借用此方法，识别感兴趣的对象。即用感兴趣对象的特征数据对三维数据进行搜索、提取、合并、统计和形状识别。因为三维数据的图像分割尚比较困难，且精确性和通用性不好，本方法从另一个角度解决了感兴趣对象搜索、统计和形状识别问题。
[0095]需要注意的是，本发明的方法适用于CT和核磁共振等产生三维数据的系统。本文中以直角坐标系和球坐标系为例描述了本发明的三维数据处理和识别方法，但是可以理解若采用其他坐标系或对本发明的简单扩展都落入本发明的保护范围。
[0096]虽然结合附图对本发明进行了说明，但是附图中公开的实施例旨在对本发明优选实施方式进行示例性说明，而不能理解为对本发明的一种限制。
[0097]虽然本发明总体构思的一些实施例已被显示和说明，本领域普通技术人员将理解，在不背离本总体发明构思的原则和精神的情况下，可对这些实施例做出改变，本发明的范围以权利要求和它 们的等同物限定。
【权利要求】
1.一种三维数据处理和识别方法，其特征在于，包括以下步骤: 通过对待检测物品进行扫描重建以获得用于待检测物品识别的三维数据； 从三维数据中提取特征匹配的数据，从而提取后的三维数据构成了感兴趣对象以用于显示和识别被检测物品。
2.根据权利要求1所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 所述特征匹配的数据是通过将所述三维数据与常见的危险品的已有的数据进行匹配检索所获得的。
3.根据权利要求2所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 所述已有的数据是衰减系数数据、密度数据、原子序数数据中的任一个或它们的组合。
4.根据权利要求1所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 对于所述匹配的数据，将紧邻的数据点进行合并归为一类以形成合并后的感兴趣对象的图像，用于检查员查看和识别。
5.根据权利要求4所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 对合并后的数据，通过其的数据点的个数来估计待检测物品的尺寸。
6.根据权利要求5所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 统计合并后的数据所在的区域的位置，和/或所在区域的质量、衰减系数、密度、原子序数中的任一项或它们的组合的均值。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 分析感兴趣对象的每一个三维数据点，如果该三维数据点在三个维度方向上的紧邻处都有另外的三维数据点，则将其视为非表面数据；反之则将其视为表面数据。
8.根据权利要求1-6中任一项所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 通过空间角分布分析的方法获得感兴趣对象的表面数据，所述空间角分布分析的方法为: 选取感兴趣对象内的任一 I点为坐标原点，并建立相应的球坐标系； 计算三维数据中的每个点在球坐标系下的天顶角Θ和方位角φ以及其到坐标原点I点的距离； 设定Λ θ和sinSAcp，并在每一立体角sin0A0A(p内挑选距离坐标原点最远的点作为表面数据。
9.根据权利要求8所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 对于所述得到的每一个表面数据点，选取其周围的点通过插值得到该点的插值点，若该插值点到I点的距离大于该点到I点的距离，则剔除所述点。
10.根据权利要求8所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 对于所述得到的每一个表面数据，选取其周围的点通过插值得到该点的插值点，若该插值点到I点的距离与该点到I点的距离的比值落在预定的范围内，则保留该点，否则剔除所述点。
11.根据权利要求8所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 在感兴趣对象为空腔结构的情况下，通过上述的空间角分布分析方法来识别感兴趣对象的内表面数据，在每一立体角内挑选距离坐标原点I点最近的点作为内表面数据。
12.根据权利要求11所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 对于所述得到的每一个内表面数据，选取其周围的点通过插值得到该点的插值点，若该插值点到I点的距离小于该点到I点的距离，则剔除所述点。
13.根据权利要求7-10中任一项所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 求解得到过感兴趣对象内的一点沿三个坐标轴方向中的一个坐标轴方向的直线和感兴趣对象的表面的两个相交点，每个相交点和其紧邻的若干个数据点构成一平面，从而得到了过所述两个相交点的一对平面， 所述求解过感兴趣对象内的一点沿三个坐标轴方向中的一个坐标轴方向的直线和感兴趣对象的表面的相交点的方法为: 设定所述感兴趣对象内的所述I点的坐标为(?, y。，Z0)； 对所获得的三维数据中的每个表面数据(x，y，z)进行检索，得到(X-Xtl)2+(y-y。)2最小值的点，该点为沿z轴方向的直线与相对应的表面的相交点； 或者，同理，得到(y-^)2+(ζ-Ζ(ι)2最小值的点，该点为沿X轴方向的直线与相对应的表面的相交点；和 或者，同理，得到(ζ-Ζ( ι)2+(Χ-Χ(ι)2最小值的点，该点为沿y轴方向的直线与相对应的表面的相交点。
14.根据权利要求13所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 求解得到过感兴趣对象内的I点沿三个坐标轴的正方向或负方向的直线分别和感兴趣对象的表面的相交点，因此获得了每个相交点与其紧邻的若干个数据点构成的三个平面，且所述三个平面互不共面。
15.根据权利要求14所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 如果所述三个平面存在共面，则需要通过以下补救措施来找到新的三个坐标轴，使得所述新的三个坐标轴的正方向或负方向与所述感兴趣对象的表面的相交点形成的三个平面互不共面为止: 若所述三个平面中的某一平面和另外的两个平面中的一个平面共面，则选取它们的共面平面的法向方向且过I点的直线为坐标轴I; 求解与坐标轴I相互垂直的另外两个坐标轴2和3的方法为下述的情况(i)和(ii)中的一种； (i)如果余下的另一平面和该共面平面近似垂直，则选其法线方向且过I点的直线为直线LI，在坐标轴I和直线LI构成的平面N内做坐标轴I的垂线，以该垂线为坐标轴2，平面N的过I点的法线就是坐标轴3 ； (ii)如果余下的另一平面和该共面平面不近似垂直，则在过I点且垂直于坐标轴I的平面M内挑选两个互相垂直的直线作为坐标轴2和3，求解新的坐标轴1、2和3的正方向或负方向与感兴趣对象的表面的相交点，每一所述相交点周围紧邻的若干点构成一平面，判断构成的三个平面是否有共面，若所述三个平面有共面，则在平面M内绕一个方向变换坐标轴2，坐标轴3随之变换；重复上述步骤，直到所述三个平面互不共面或在平面M内绕一个方向旋转了半周为止。
16.根据权利要求15所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 求解新坐标轴1、2和3的正方向或负方向与感兴趣对象的表面的相交点的方法为:设感兴趣对象的表面数据点为A点，I点到A点的矢量为5，新坐标轴1、2和3中的某一坐标轴的正方向或负方向的单位矢量为疗，计算1?，若大于零，则继续计算丨a丨2-（a.n/)2,丨a丨2-（a.n/)2,的值最小的点即为坐标轴正方向或负方向与所述感兴趣对象的表面的相交点。
17.根据权利要求13所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 在判定所述相交点和其紧邻的若干个数据点是否共平面时，先选取3个不共线的点，写出其的平面方程，再计算其他点到该平面的距离；如果该距离小于第一预定的阈值，则判定该点与所述平面共面，否则判定该点与所述平面不共面。
18.根据权利要求14或15所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 判断两个平面是否共面的方法为: (a)设两个平面的方程分别是:alx+bly+clz+dl= O, a2x+b2y+c2z+d2 = O,通过判断al/a2 = bl/b2 = cl/c2 = dl/d2近似成立,则两个平面近似共面,否则它们不共面；或 (b)计算其中一个平面上的多个点到另一个平面的距离，若所有所述距离小于第二预定的阈值，则判断两个平面共面，否则它们不共面。
19.根据权利要求14所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 如果计算一个点到所述平面与平面的相交线的距离小于第三预定的阈值，则判定所述点是落到所述平面与平面的相交线上，否则判定所述点不在所述相交线上。
20.根据权利要求19所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 通过计算每条相交线上的两个最外端处的点之间的距离，来获得所述感兴趣对象的各个方向上的尺度。
21.根据权利要求20所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 如果相交面之间的夹角均接近90度，则可以判定感兴趣对象为长方体。
22.根据权利要求21所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 所述长方体或近似长方体的平面两两相交共有12条相交线，若计算得出的相交线的长度为其中的2条相交线的长度远小于其他相交线的长度，则将感兴趣对象识别为刀状物。
23.根据权利要求22所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 基于所述感兴趣对象的厚度远小于其的长度和宽度，且所述厚度和密度、原子序数和衰减数据中的任一特征或他们的组合与刀具的相应的特征相匹配，从而将感兴趣对象识别为刀具。
24.根据权利要求13所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 设三个坐标轴中的某一坐标轴的正方向和负方向与感兴趣对象的一对平行或近似平行的平面的相交点分别为G和G'点； 过I点做平行于所述一对平行或近似平行的平面的平面R，分析所述感兴趣对象的表面数据中落在所述平面R上的点，若这些点构成矩形则继续以下步骤(Cl)和/或(c2)； 步骤Cl:取G点与I点连线上的一 K点，其在G点与I点之间，过K点做平行于平面R的平面S，分析所述表面数据中落在该平面S上的点，若构成矩形且与前述矩形长度和宽度相当，则判定该感兴趣对象是长方体形状； 步骤c2:取Gi点与I点连线上一点K’，其在Gi点与I点之间，过点K'做平行于平面R的平面S'，分析表面数据中落在该平面S'上的点，若构成矩形且与前述矩形长度和宽度相当，则判定该感兴趣对象是长方体形状。
25.根据权利要求24所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 通过矩形的长度和宽度及G点和G'点的距离估计该感兴趣对象的三个方向的尺度。
26.根据权利要求13所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 设三个坐标轴中的某一坐标轴的正方向和负方向与感兴趣对象的一对平行的平面的相交点分别为G和Gi点； 过I点做平行于所述一对平行的平面的平面R，分析所述感兴趣对象的表面数据中落在所述平面R上的点，若这些点构成圆形则继续以下步骤(dl)和/或(d2)； 步骤dl -M G点与I点连线上的一 K点，其在G点与I点之间，过K点做平行于平面R的平面S，分析所述表面数据中落在该平面S上的点，若构成圆形且与前述圆形半径相当，则判定该感兴趣对象是圆柱体形状； 步骤d2:取Gi点与I点连线上一点K’，其在Gi点与I点之间，过点K,做平行于平面R的平面S'，分析表面数据中落在该平面S'上的点，若构成圆形且与前述圆形半径相当，则判定该感兴趣对象是圆柱体形状。
27.根据权利要求26所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 通过圆形的半径及G点和G'点的距离估计该感兴趣对象的尺度。
28.根据权利要求13所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 计算一对平行或近似平行的平面之间的夹角，若所述夹角小于第四预定的阈值； 计算所述一对平行或近似平行的平面的相交线L2 ； 在相交线L2上找一 V点； 过V点，以直线L2为法向量，得到平面α ； 检索表面数据中落在平面α上的点,若这些点构成梯形或近似梯形形状,并且梯形较短的底边长小于第五预定的阈值，则判断该感兴趣对象是危险刀具。
29.根据权利要求28所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于，若所述夹角等于或大于所述第四预定的阈值，则计算得到过三个坐标轴方向中的至少另一坐标轴方向与感兴趣对象的表面相交点的一对平行或近似平行的平面，重新计算所述一对平行或近似平行的平面之间的夹角，以判断所述夹角是否小于所述第四预定的阈值；如果所述夹角小于第四预定的阈值，则判定所述感兴趣对象是刀具，否则判定所述感兴趣对象不是刀具。
30.根据权利要求29所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 计算I点在相交线L上的投影点作为V点。
31.根据权利要求28所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 在上述判断识别刀具的步骤之前，分析感兴趣对象的成分是否符合刀具的特征。
32.根据权利要求1所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 所述三维数据是由安检CT系统或核磁共振系统扫描待检测的物体重建所获得的数据。
33.根据权利要求8所述的三维数据处理和识别方法，其特征在于， 将所述三维数据中的x、y和z轴方向上的极大值和极小值的中值选择为所述感兴趣对象内的坐标原点的坐标。
【文档编号】G06T17/00GK103903297SQ201210580652
【公开日】2014年7月2日 申请日期:2012年12月27日 优先权日:2012年12月27日
【发明者】李明亮, 陈志强, 李元景, 张丽 申请人:同方威视技术股份有限公司, 清华大学