一种特征感知的三维点云简化算法

王成福; 耿国华; 胡佳贝; 张勇杰

doi:doi:10.3788/LOP56.111004

激光与光电子学进展, 2019, 56 (11): 111004, 网络出版: 2019-06-13

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Feature-Aware Three-Dimensional Point Cloud Simplification Algorithm

王成福 ^**耿国华 ^*胡佳贝张勇杰

作者单位

西北大学信息科学与技术学院, 陕西西安 710127

图 & 表

图 1. 八叉树的空间分割

Fig. 1. Space segmentation of octree

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图 2. 八叉树结构

Fig. 2. Octree structure

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图 3. 投影点附近点示意图

Fig. 3. Schematic of neighbor points near projection point

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图 4. 原始点云

Fig. 4. Original point cloud

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图 5. EM聚类簇

Fig. 5. EM cluster

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图 6. 曲率估计选择的特征点和非特征点。(a)原始点云;(b)曲率估计点云

Fig. 6. Feature points and non-feature points selected by curvature estimation. (a) Original point cloud; (b) curvature estimation point cloud

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图 7. 有向Hausdorff距离

Fig. 7. Directed Hausdorff distance

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图 8. 不同点云模型的简化效果。(a)斯坦福兔子;(b)椅子;(c)兵马俑

Fig. 8. Simplification effect of each point cloud model. (a) Bunny; (b) chair; (c) TW

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图 9. 不同简化率下的重建效果。(a)斯坦福兔子;(b)椅子;(c)兵马俑

Fig. 9. Reconstruction effect at different simplification rates. (a) Bunny; (b) chair; (c) TW

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表 1不同简化率下不同点云模型的简化速度

Table1. Simplification speed of each point cloud model at different simplification rates

Point cloudmodel	Originalpoint cloud	Clusternumber	Simplification time /ms
			η=80%			η=50%			η=20%
			E	C	S	E	C	S	E	C	S
Bunny	35949		125	1063	258	125	1063	493	125	1063	674
Chair	49960	30	83	913	324	83	913	587	83	913	732
TW	349863		1076	10672	3124	1076	10672	5936	1076	10672	8784
Bunny	35949		125	1422	206	125	1422	411	125	1422	578
Chair	49960	50	83	1385	289	83	1385	562	83	1385	694
TW	349863		1076	23625	2937	1076	23625	5464	1076	23625	8293
Bunny	35949		125	2065	197	125	2065	383	125	2065	502
Chair	49960	70	83	1968	264	83	1968	551	83	1968	675
TW	349863		1076	36735	2754	1076	36735	5269	1076	36735	7931

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表 2同一模型下不同算法简化速度及误差对比

Table2. Comparison of simplification speed and error for different algorithms under same model

Point cloudmodel	Simplificationratio /%	Simplifiedalgorithm	Simplifiedtime /ms	Maximumerror /(10^-4 mm)	Averageerror /(10^-4 mm)
		CAA	5000	3163	1042
Bunny	50	CSM	<3500	2178	612
		Proposed	<3000	2086	473

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王成福, 耿国华, 胡佳贝, 张勇杰. 一种特征感知的三维点云简化算法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(11): 111004. Chengfu Wang, Guohua Geng, Jiabei Hu, Yongjie Zhang. Feature-Aware Three-Dimensional Point Cloud Simplification Algorithm[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(11): 111004.

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图 1. 八叉树的空间分割

Fig. 1. Space segmentation of octree

图 2. 八叉树结构

Fig. 2. Octree structure

图 3. 投影点附近点示意图

Fig. 3. Schematic of neighbor points near projection point

图 4. 原始点云

Fig. 4. Original point cloud

图 5. EM聚类簇

Fig. 5. EM cluster

图 6. 曲率估计选择的特征点和非特征点。(a)原始点云;(b)曲率估计点云

Fig. 6. Feature points and non-feature points selected by curvature estimation. (a) Original point cloud; (b) curvature estimation point cloud

图 7. 有向Hausdorff距离

Fig. 7. Directed Hausdorff distance

图 8. 不同点云模型的简化效果。(a)斯坦福兔子;(b)椅子;(c)兵马俑

Fig. 8. Simplification effect of each point cloud model. (a) Bunny; (b) chair; (c) TW

图 9. 不同简化率下的重建效果。(a)斯坦福兔子;(b)椅子;(c)兵马俑

Fig. 9. Reconstruction effect at different simplification rates. (a) Bunny; (b) chair; (c) TW

表 1不同简化率下不同点云模型的简化速度

Table1. Simplification speed of each point cloud model at different simplification rates

表 2同一模型下不同算法简化速度及误差对比

Table2. Comparison of simplification speed and error for different algorithms under same model

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Fig. 1. Space segmentation of octree

图 2. 八叉树结构

Fig. 2. Octree structure

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图 4. 原始点云

Fig. 4. Original point cloud

图 5. EM聚类簇

Fig. 5. EM cluster

图 6. 曲率估计选择的特征点和非特征点。(a)原始点云;(b)曲率估计点云

Fig. 6. Feature points and non-feature points selected by curvature estimation. (a) Original point cloud; (b) curvature estimation point cloud

图 7. 有向Hausdorff距离

Fig. 7. Directed Hausdorff distance

图 8. 不同点云模型的简化效果。(a)斯坦福兔子;(b)椅子;(c)兵马俑

Fig. 8. Simplification effect of each point cloud model. (a) Bunny; (b) chair; (c) TW

图 9. 不同简化率下的重建效果。(a)斯坦福兔子;(b)椅子;(c)兵马俑

Fig. 9. Reconstruction effect at different simplification rates. (a) Bunny; (b) chair; (c) TW

表 1不同简化率下不同点云模型的简化速度

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表 2同一模型下不同算法简化速度及误差对比

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