專利名稱：一種實物模擬電腦圖像的制造方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種實物模擬電腦圖像的制造方法。
背景技術(shù)：
實物模擬電腦圖像的制造方法在實際生產(chǎn)中具有重要用途，其關(guān)鍵在于多視角三 維數(shù)據(jù)點云配準的精度。三維光學測量設(shè)備一次只能看到物體的一個側(cè)面，要得到物體完 整的三維數(shù)據(jù)，需要從多個角度對物體測量以覆蓋整個物體表面。由于所得到的各個角度 下三維數(shù)據(jù)的坐標系不同，因而，需要將各個視圖進行配準，使之統(tǒng)一到一個全局的坐標系 下。顯然，配準精度直接決定了整個系統(tǒng)的測量精度。傳統(tǒng)的配準方法有在被測物體上貼定位標簽和使用高精度的旋轉(zhuǎn)工作臺。固定球 和定位標簽會使部分物體不可見，一般被貼在相對較平坦的表面區(qū)域。流動式光學掃描儀 是在物體上或固定物體的工具上貼特制的圓形標簽，其作用相當于固定球。根據(jù)前后2個 視角觀察的3個或3個以上不共線的公共標簽來對數(shù)據(jù)進行配準。利用旋轉(zhuǎn)工作臺可直接 對測量數(shù)據(jù)進行配準，但是物體底部和下部的數(shù)據(jù)點是無法采集的。以上這些傳統(tǒng)配準技 術(shù)方法較簡單，但無法實現(xiàn)精確定位，而且自動化程度較低。在三維點云數(shù)據(jù)的自動配準中，應(yīng)用最廣泛的為Besl等在文獻 Amethodforregistrationof3-Dshape 中提出的 ICP(IterativeClosestPoint)算法，它通 過不斷查找數(shù)據(jù)點集中每個點到模型點集距離最近的點來建立點集間的對應(yīng)關(guān)系。但是 ICP要求一個數(shù)據(jù)集是另一個數(shù)據(jù)集的子集，并且對初始位置要求較高，每次迭代都要計 算目標點集中每個點在參考點集中的對應(yīng)點，計算量大，效率低。Chen等在文獻Objectm odelingbyregistrationofmultiplerangeimages中提出運用法矢方向的距離來代替點至lj 點距離作為匹配的評價函數(shù)，這樣兩個視圖中的點無需一一對應(yīng)，但這種方法要求解非線 性最小二乘問題，計算效率低。Masuda等提出對點集進行隨機采樣，用最小中值平方誤差 作為度量準則，但該方法在每一次迭代后都需要重新進行采樣。Soon-Yang等提出了一種 CCP(ContrativeProjectionPoint)算法，但是仍不能解決復雜的多視定位問題。上述算法 大都只適合于存在明顯對應(yīng)關(guān)系的數(shù)據(jù)點集和模型之間的配準，并且對初始位置都有較高 要求。因此，如何解決上述問題是本發(fā)明的研究內(nèi)容。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種實物模擬電腦圖像的制造方法，該方法不僅有利于用 戶對被測物體進行高效精確的立體模擬描繪，而且配準精度高。其解決方案是本新發(fā)明提出了一種基于曲率的，并綜合利用法矢和曲率的性質(zhì)， 以視角點集間的Hausdorff距離和法矢不變量來尋找對應(yīng)數(shù)據(jù)點對進行配準，實現(xiàn)實物模 擬電腦圖像的制造方法。其特征在于按以下三個步驟進行計算各數(shù)據(jù)點曲率；對應(yīng)數(shù)據(jù) 點對的尋找；計算變換矩陣R、T。本發(fā)明的優(yōu)點在于(1)本發(fā)明利用數(shù)據(jù)點自身所具有的幾何性質(zhì)進行數(shù)據(jù)點的配準，實現(xiàn)數(shù)據(jù)點自動化 配準，配準精度高；
(2)本發(fā)明對于待配準數(shù)據(jù)點云沒有位置要求，也無需包含關(guān)系，只需要有足夠多的重 疊區(qū)域；
(3)本發(fā)明對于曲率變化較大的曲面點云，能在重疊區(qū)域小的情況下，實現(xiàn)較好的配置 效果；
(4)本發(fā)明無需標簽，定位球等定位標記，無需高精度的旋轉(zhuǎn)工作臺。


圖1為本發(fā)明對應(yīng)數(shù)據(jù)點對的尋找流程圖 圖2為本發(fā)明具體實施示例圖1
圖3為本發(fā)明具體實施示例圖2 圖4為本發(fā)明具體實施示例圖3。
具體實施例方式參考圖1、圖2、圖3和圖4，一種實物模擬電腦圖像的制造方法，其特征在于按以下 步驟進行
1.計算各數(shù)據(jù)點曲率
1. 1在模型實物的至少兩個以上的視覺方位上確定相應(yīng)方位的三維坐標，分別在各三 維坐標上確定出模型表面各數(shù)據(jù)點的坐標參數(shù)，由各視角方位上模型表面的數(shù)據(jù)點分別組 成相應(yīng)視角點集；
1.2對于上述獲得的各個不同視角下的點集，分別在點集中各數(shù)據(jù)點周圍選定K個近 鄰點，及其近鄰點的坐標參數(shù)；
1.3利用K個近鄰點計算各數(shù)據(jù)點的曲率
2.對應(yīng)數(shù)據(jù)點對的尋找
2. 1在上述一個視角點集A中選取一個數(shù)據(jù)點Pi ；
2.2在視角點集8中選取!11個滿足法矢不變量的歐式距離01^ 1，(^<￡的數(shù)據(jù)點，若找 不到任何滿足的數(shù)據(jù)點，返回步驟2. 1 ；
2. 3分別計算上述視角點集A中的數(shù)據(jù)點Pi與視角點集B中m個數(shù)據(jù)點的曲率的 Hausdorff距離，數(shù)據(jù)點Pi與m個數(shù)據(jù)點中每一個數(shù)據(jù)點q」的Hausdorff距離計算過程如 下
(1)在上述數(shù)據(jù)點Pi的周圍選定K個近鄰點，構(gòu)成近鄰點集Nbhd(Pi)，在上述數(shù)據(jù)點qj 的周圍選定K個近鄰點，構(gòu)成近鄰點集Nbhd(qj)；
(2)采用公式||p — q| =|KP-Kq|分別計算上述近鄰點集Nbhd(Pi)中的各近鄰點pik 到近鄰點集Nbhd (Qj)中的所有近鄰點之間的距離，其中K為兩個近鄰點集中的近鄰點的高 斯曲率，選擇近鄰點集Nbhd (Qj)中距離近鄰點pik最近的近鄰點qjn，近鄰點pik與近鄰點qJn 相對應(yīng)，構(gòu)成一對近鄰點對(Pik，qJn)；
(3)取上述所有近鄰點對中距離最大的一對近鄰點對的距離值為視角點集A中的數(shù)據(jù) 點Pi與視角點集B中數(shù)據(jù)點q」的曲率的單向Hausdorff距離h(Pi，q」)；(4)同理可得視角點集B中數(shù)據(jù)點qj與視角點集A中的數(shù)據(jù)點pi的曲率的單向 Hausdorff 距離 h (q」，Pj)；
(5)根據(jù)上述h(Pi，qp和h( ，Pi)，選擇最大值為視角點集A中數(shù)據(jù)與視角點集 B中數(shù)據(jù)點q」的曲率的Hausdorff距離H(Pi，q」)；
2. 4根據(jù)上述計算得到的m個Hausdorff距離，取最小值記為min，若min滿足min< I， 則相對應(yīng)的數(shù)據(jù)點對(Pi，qP為視角點集A與視角點集B的一對對應(yīng)數(shù)據(jù)點對(bt，bt’)，否 則，返回步驟2. 1 ；
2.5在上述視角點集A中選取下一個數(shù)據(jù)點pi+1，依照步驟2. 2至2. 4，計算出pi+1與視 角點集B中對應(yīng)數(shù)據(jù)點q^，構(gòu)成視角點集A與視角點集B的另一對對應(yīng)數(shù)據(jù)點(bt+1，bt+1’)， 如此逐一計算出視角點集A與視角點集B的各對對應(yīng)數(shù)據(jù)點；
步驟2的流程圖如圖1所示；
3.計算變換矩陣R、T
3. 1根據(jù)上述獲得的對應(yīng)數(shù)據(jù)點對采用四元組法求解求出兩個不同視覺方位上相應(yīng)三 維坐標上的坐標變換，獲得旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T ；
3. 2根據(jù)上述獲得的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T，將視角點集A中數(shù)據(jù)點與視角點集B中 的數(shù)據(jù)點統(tǒng)一到參考數(shù)據(jù)點集所在的坐標系下，完成兩個視角下數(shù)據(jù)點的配準定位，從而 在電腦上形成模擬圖像。
本發(fā)明的具體實施示例如下
圖2和圖3為一種實物的兩個視角，生成兩個視角點集。將兩個視角點集的數(shù)據(jù)輸入 程序，系統(tǒng)便會自動進行曲率計算，對應(yīng)數(shù)據(jù)點的尋找，坐標轉(zhuǎn)換等操作，最終輸出配準好 的三維數(shù)據(jù)以及旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T，從而在電腦上形成模擬圖像，其圖像如圖4所示， 配準誤差0. 0812mm，配準精度高。
權(quán)利要求
一種實物模擬電腦圖像的制造方法，其特征在于按以下步驟進行計算各數(shù)據(jù)點曲率1.1在模型實物的至少兩個以上的視覺方位上確定相應(yīng)方位的三維坐標，分別在各三維坐標上確定出模型表面各數(shù)據(jù)點的坐標參數(shù)，由各視角方位上模型表面的數(shù)據(jù)點分別組成相應(yīng)視角點集；1.2 對于上述獲得的各個不同視角下的點集，分別在點集中各數(shù)據(jù)點周圍選定K個近鄰點，及其近鄰點的坐標參數(shù)；1.3 利用K個近鄰點計算各數(shù)據(jù)點的曲率。
2.對應(yīng)數(shù)據(jù)點對的尋找`2. 1在上述一個視角點集A中選取一個數(shù)據(jù)點Pi ；`2.2在視角點集8中選取!11個滿足法矢不變量的歐式距離01^ 1，(^<￡的數(shù)據(jù)點，若找 不到任何滿足的數(shù)據(jù)點，返回步驟2. 1 ；`2. 3分別計算上述視角點集A中的數(shù)據(jù)點Pi與視角點集B中m個數(shù)據(jù)點的曲率的 Hausdorff距離，數(shù)據(jù)點Pi與m個數(shù)據(jù)點中每一個數(shù)據(jù)點q」的Hausdorff距離計算過程如 下(1)在上述數(shù)據(jù)點Pi的周圍選定K個近鄰點，構(gòu)成近鄰點集Nbhd(Pi)，在上述數(shù)據(jù)點qj 的周圍選定K個近鄰點，構(gòu)成近鄰點集Nbhd(qj)；(2)采用公式||p — q| =|KP-Kq|分別計算上述近鄰點集Nbhd(Pi)中的各近鄰點pik 到近鄰點集Nbhd (Qj)中的所有近鄰點之間的距離，其中K為兩個近鄰點集中的近鄰點的高 斯曲率，選擇近鄰點集Nbhd (Qj)中距離近鄰點pik最近的近鄰點qjn，近鄰點pik與近鄰點qJn 相對應(yīng)，構(gòu)成一對近鄰點對(Pik，qJn)；(3)取上述所有近鄰點對中距離最大的一對近鄰點對的距離值為視角點集A中的數(shù)據(jù) 點Pi與視角點集B中數(shù)據(jù)點q」的曲率的單向Hausdorff距離h(Pi，q」)；(4)同理可得視角點集B中數(shù)據(jù)點qj與視角點集A中的數(shù)據(jù)點pi的曲率的單向 Hausdorff 距離 h (q」，Pj)；(5)根據(jù)上述h(Pi，qp和h( ，Pi)，選擇最大值為視角點集A中數(shù)據(jù)與視角點集 B中數(shù)據(jù)點q」的曲率的Hausdorff距離H(Pi，q」)；`2. 4根據(jù)上述計算得到的m個Hausdorff距離，取最小值記為min，若min滿足min< I， 則相對應(yīng)的數(shù)據(jù)點對(Pi，qj為視角點集A與視角點集B的一對對應(yīng)數(shù)據(jù)點對(bt，bt’)，否 則，返回步驟2. 1 ；`2.5在上述視角點集A中選取下一個數(shù)據(jù)點pi+1，依照步驟2. 2至2. 4，計算出pi+1與視 角點集B中對應(yīng)數(shù)據(jù)點q^，構(gòu)成視角點集A與視角點集B的另一對對應(yīng)數(shù)據(jù)點(bt+1，bt+1’)， 如此逐一計算出視角點集A與視角點集B的各對對應(yīng)數(shù)據(jù)點；步驟2的流程圖如圖1所示。
3.計算變換矩陣R、T`3. 1根據(jù)上述獲得的對應(yīng)數(shù)據(jù)點對采用四元組法求解求出兩個不同視覺方位上相應(yīng)三 維坐標上的坐標變換，獲得旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T ；`3. 2根據(jù)上述獲得的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T，將視角點集A中數(shù)據(jù)點與視角點集B中 的數(shù)據(jù)點統(tǒng)一到參考數(shù)據(jù)點集所在的坐標系下，完成兩個視角下數(shù)據(jù)點的配準定位，從而在電腦上形成模擬圖像。
全文摘要
一種實物模擬電腦圖像的制造方法，其特征在于按以下三個步驟進行計算各數(shù)據(jù)點曲率；對應(yīng)數(shù)據(jù)點對的尋找；計算變換矩陣R、T。本發(fā)明不僅有利于用戶對被測物體進行高效精確的立體模擬描繪，而且配準精度高。
文檔編號G06T17/00GK101799938SQ20101015836
公開日2010年8月11日 申請日期2010年4月28日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月28日
發(fā)明者何炳蔚, 林澤明 申請人:福州大學