基于点云数据的三维模型评测方法和装置转让专利
申请号 : CN201110181431.9
文献号 : CN102393962B
文献日 : 2013-06-12
发明人 : 戴琼海 , 李凯 , 刘烨斌 , 王好谦
申请人 : 清华大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于点云数据的三维模型评测方法,其特征在于,包括以下步骤: A:获得真实模型的待评测模型; B:对所述待评测模型的精度进行评测,包括以下步骤:
B1:建立所述真实模型的点云中每个点的第一位置索引;
B2:获得所述每个点在所述真实模型中的面片序号;
B3:基于所述第一位置索引在所述真实模型的点云中寻找距所述待评测模型中点mi的空间距离最近的K个点,其中,K为预定数值,mi为待评测模型的点云中的任意一个点; B4:判断所述K个点与所述点mi之间的K个空间距离的至少一个是否小于第一预定阈值,如果所述K个空间距离均大于所述第一预定阈值,则舍弃所述点mi; B5:如果判断所述K个空间距离的至少一个小于第一预定阈值,则根据所述面片序号选择所述待评测模型中点mi所对应的K个点在所述真实模型中的所有面片; B6:选择所述点mi与对应的所有面片中每一个的空间距离中的最短距离,计算待评测模型中所有点对应的所有最短距离的均值,以得到精度指标; C:评测所述待评测模型的完整度以得到所述待评测模型的完整度指标;和 D:根据所述待评测模型的精度指标和所述待评测模型的完整度指标判断所述三维模型的重建质量, 所述步骤B6中将所述所有最短距离的每一个与第二预定阈值比较,以确定精度指标, 所述将所有最短距离的每一个与第二预定阈值比较,进一步包括: 获取所述所有最短距离的个数n;
对所述所有最短距离中的每一个与所述第二预定阈值比较,以确定所述所有最短距离中小于所述第二预定阈值的最短距离的个数p; 根据公式:t=p/n,确定所述精度指标,其中,t为所述精度指标。
2.根据权利要求1所述的三维模型评测方法,其特征在于,所述步骤B6进一步包括: 提供预定百分比p1; 对所述所有最短距离对应的点按所述所有最短距离从小到大的顺序进行排序,得到前百分比p1的点的个数n1,其中,所述p1在[0,1]范围内; 在所述排序后的所有点中寻找所述第n1个点所对应的最短距离,以确定精度指标。
3.根据权利要求1所述的三维模型评测方法,其特征在于,所述步骤B1进一步包括: 对所述真实模型所处的三维空间划分为q个空间区域,并对所述q个空间区域进行索引编号; 判断所述真实模型的点云中每个点所在的空间区域,并将对应的空间区域的索引编号为第一位置索引, 其中,q为大于1的预定整数。
4.根据权利要求1所述的三维模型评测方法,其特征在于,所述真实模型中的每个面片均为三角形面片。
5.根据权利要求1所述的三维模型评测方法,其特征在于,所述步骤C进一步包括: C1:建立所述待评测模型的点云中每个点的第二位置索引; C2:基于所述第二位置索引在所述待评测模型的点云中寻找距所述真实模型中点gi的空间距离最近的点,其中,所述gi为真实模型的点云中的任意一点; C3:判断所述最近的点对应的距离是否小于第三预定阈值,如果所述距离大于所述第三预定阈值,则舍弃相应的点; C4:如果判断所述距离小于所述第三预定阈值,则统计所述距离的个数,并根据所述距离的个数与所述真实模型的点云个数获得所述完整度指标。
6.根据权利要求5所述的三维模型评测方法,其特征在于,所述步骤C4进一步包括: 计算所述距离的个数在所述真实模型的点云个数中占的百分比,以得到完整性指标。
7.一种基于点云数据的三维模型评测装置,其特征在于,包括:
获取模块,所述获取模块用于获得真实模型的待评测模型;
精度评测模块,所述精度评测模块用于建立所述真实模型的点云中每个点的第一位置索引,接着获得所述每个点在所述真实模型中的面片序号,并基于所述第一位置索引在所述真实模型的点云中寻找距所述待评测模型中点mi的空间距离最近的K个点,其中,K为预定数值,mi为待评测模型的点云中的任意一个点,然后判断所述K个点与所述点mi之间的K个空间距离的至少一个是否小于第一预定阈值,如果所述K个空间距离均大于所述第一预定阈值,则舍弃所述点mi如果判断所述K个空间距离的至少一个小于第一预定阈值,则根据所述面片序号选择所述待评测模型中点mi所对应的K个点在所述真实模型中的所有面片,最后选择所述点mi与对应的所有面片中每一个的空间距离中的最短距离,计算待评测模型中所有点对应的所有最短距离的均值,以得到精度指标; 完整度评测模块,所述完整度评测模块用于评测所述待评测模型的完整度以得到所述待评测模型的完整度指标;和 评测判断模块,所述评测判断模块用于根据所述待评测模型的精度指标和所述待评测模型的完整度指标判断所述三维模型的重建质量, 所述精度评测模块还用于在获得所述待评测模型中所有点对用的所有最短距离后,将所述所有最短距离的每一个与第二预定阈值比较,以确定精度指标, 首先获取所述所有最短距离的个数n;接着对所述所有最短距离中的每一个与所述第二预定阈值比较,以确定所述所有最短距离中小于所述第二预定阈值的最短距离的个数p;
然后根据公式:t=p/n,确定所述精度指标,其中,t为所述精度指标。
8.根据权利要求7所述的三维模型评测装置,其特征在于,提供预定百分比p1;对所述所有最短距离对应的点按所述所有最短距离从小到大的顺序进行排序,得到前百分比p1的点的个数n1,其中,所述p1在[0,1]范围内;在所述排序后的所有点中寻找所述第n1个点所对应的最短距离,以确定精度指标。
9.根据权利要求7所述的三维模型评测装置,其特征在于,所述精度评测模块还用于对所述真实模型所处的三维空间划分为q个空间区域,并对所述q个空间区域进行索引编号;判断所述真实模型的点云中每个点所在的空间区域,并将对应的空间区域的索引编号为第一位置索引,其中,q为大于1的预定整数。
10.根据权利要求7所述的三维模型评测装置,其特征在于,所述真实模型中的每个面片均为三角形面片。
11.根据权利要求7所述的三维模型评测装置,其特征在于,所述完整度评测模块用于建立所述待评测模型的点云中每个点的第二位置索引;基于所述第二位置索引在所述待评测模型的点云中寻找距所述真实模型中点gi的空间距离最近的点,其中,所述gi为真实模型的点云中的任意一点;判断所述最近的点对应的距离是否小于第三预定阈值,如果所述距离大于所述第三预定阈值,则舍弃相应的点;如果判断所述距离小于所述第三预定阈值,则统计所述距离的个数,并根据所述距离的个数与所述真实模型的点云个数获得所述完整度指标。
12.根据权利要求11所述的三维模型评测装置,其特征在于,通过计算所述距离的个数在所述真实模型的点云个数中占的百分比,以得到完整性指标。
说明书 :
基于点云数据的三维模型评测方法和装置
技术领域
背景技术
重建出的比例。对于待评测模型的精度,一般取待评测模型中的点与真实模型的最短距离
作为统计数据。距离越小,证明该点越逼近真实模型,若待评测模型的点到真实模型的距离都很小,则说明重建的部分很逼近真实模型。对于待评测模型的完整度,一般给定某一距离指标,检验真实模型的点在给定距离内有无真实模型的点,若有,则认为真实模型的该点被重建出来,该点有效。最后得出有效点的比例,即为该距离指标下的模型完整度。模型完整度越高,则说明重建出的比例越高。
的重建算法的性能。
发明内容
度和完整度的评测,这样,能够避免不必要的影响,从而能够更加真实地反应出重建算法的性能好坏。
实现对待评测模型精度和完整度的评测,这样,能够避免不必要的影响,从而能够更加真实地反应出重建算法的性能好坏。
距所述待评测模型中点mi的空间距离最近的K个点,其中,K为预定数值,mi为待评测模型
的点云中的任意一个点;B4:判断所述K个点与所述点mi之间的K个空间距离的至少一个
是否小于第一预定阈值,如果所述K个空间距离均大于所述第一预定阈值,则舍弃所述点
mi;B5:如果判断所述K个空间距离的至少一个小于第一预定阈值,则根据所述面片序号选择所述待评测模型中点mi所对应的K个点在所述真实模型中的所有面片;B6:选择所述点
mi与对应的所有面片中每一个的空间距离中的最短距离,计算待评测模型中所有点对用的
所有最短距离的均值,以得到精度指标;C:评测所述待评测模型的完整度以得到所述待评测模型的完整度指标;和D:根据所述待评测模型的精度指标和所述待评测模型的完整度
指标判断所述三维模型的重建质量。
评测模型精度和完整度的评测,因此,避免了由点云数据生成面片时对评测结果带来的不
确定性和其它不必要的影响,从而能够更加真实地反应出重建算法的性能好坏。
二预定阈值比较,以确定所述所有最短距离中小于所述第二预定阈值的最短距离的个数p;
根据公式:t=p/n,确定所述精度指标,其中,t为所述精度指标。
的点的个数n1,其中,所述p1在[0,1]范围内;在所述排序后的所有点中寻找所述第n1个
点所对应的最短距离,以确定精度指标。
中每个点所在的空间区域,并将对应的空间区域的索引编号为第一位置索引,其中,q为大于1的预定整数。
点;C3:判断所述最近的点对应的距离是否小于第三预定阈值,如果所述距离大于所述第
三预定阈值,则舍弃相应的点;C4:如果判断所述距离小于所述第三预定阈值,则统计所述距离的个数,并根据所述距离的个数与所述真实模型的点云个数获得所述完整度指标。
实模型中的面片序号,并基于所述第一位置索引在所述真实模型的点云中寻找距所述待评
测模型中点mi的空间距离最近的K个点,其中,K为预定数值,mi为待评测模型的点云中的
任意一个点,然后判断所述K个点与所述点mi之间的K个空间距离的至少一个是否小于第
一预定阈值,如果所述K个空间距离均大于所述第一预定阈值,则舍弃所述点mi如果判断
所述K个空间距离的至少一个小于第一预定阈值,则根据所述面片序号选择所述待评测模
型中点mi所对应的K个点在所述真实模型中的所有面片,最后选择所述点mi与对应的所有
面片中每一个的空间距离中的最短距离,计算待评测模型中所有点对用的所有最短距离的
均值,以得到精度指标;完整度评测模块,所述完整度评测模块用于评测所述待评测模型的完整度以得到所述待评测模型的完整度指标;和评测判断模块,所述评测判断模块用于根
据所述待评测模型的精度指标和所述待评测模型的完整度指标判断所述三维模型的重建
质量。
模型精度和完整度的评测,因此,避免了由点云数据生成面片时对评测结果带来的不确定
性和其它不必要的影响,从而能够更加真实地反应出重建算法的性能好坏。另外,该装置结构简单,易于实现。
精度指标。
二预定阈值的最短距离的个数p;然后根据公式:t=p/n,确定所述精度指标,其中,t为所述精度指标。
p1在[0,1]范围内;在所述排序后的所有点中寻找所述第n1个点所对应的最短距离,以确
定精度指标。
中每个点所在的空间区域,并将对应的空间区域的索引编号为第一位置索引,其中,q为大于1的预定整数。
真实模型中点gi的空间距离最近的点,其中,所述gi为真实模型的点云中的任意一点;判断所述最近的点对应的距离是否小于第三预定阈值,如果所述距离大于所述第三预定阈值,
则舍弃相应的点;如果判断所述距离小于所述第三预定阈值,则统计所述距离的个数,并根据所述距离的个数与所述真实模型的点云个数获得所述完整度指标。
附图说明
具体实施方式
图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
明的限制。此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
基本可以认为重建出了绝大多数的部分,因此可以忽略完整度指标,重点比较精度指标。特别是在模型有褶皱起伏及其它纹理时,模型的精度就更能反映出重建算法的性能。
所有点云划分在不同的区域中,从而实现对其建立第一位置索引。这样,可以方便查找该点所在空间的大致位置,提高查找效率。例如,对于真实模型上某一点,首先根据该点的大致位置,可以模糊的判断出其所在的空间区域,进而可以把该点最终确定在某一区域中,进而缩小查找范围,降低查找时间。
区域,并将对应的空间区域的索引编号作为第一位置索引,其中,q为大于1的预定整数。例如,q个空间区域的其中一个空间区域表示为q1,则该位置索引克表示为q1,或使用另外的符号进行编号。由此,可以将真实模型种的每个点的查找范围缩小到某一空间区域中,查找方便,并且进一步提高查找效率。
一个点;
模型所在三维空间中的坐标点的距离最近点时,可以将范围缩小到某1个或者几个上述实
施例所指的空间区域中,这样,减少寻找的范围,达到提高寻找最短距离速度的目的。
评测模型精度和完整度的评测,因此,避免了由点云数据生成面片时对评测结果带来的不
确定性和其它不必要的影响,从而能够更加真实地反应出重建算法的性能好坏。
毫米。这样,可以得到所有点中有百分之多少的点小于0.02毫米。进而可以根据百分比确
定精度指标。
p;根据公式:t=p/n,确定所述精度指标,其中,可以认为t为所述精度指标。
域的数目可以上述实施例的精度评测中的区域数目保持一致,也可以不同。
对应点已被重建出来。
模块420、完整度评测模块430和评测判断模块440。
的点云中寻找距所述待评测模型中点mi的空间距离最近的K个点,其中,K为预定数值,mi
为待评测模型的点云中的任意一个点,然后判断所述K个点与所述点mi之间的K个空间距
离的至少一个是否小于第一预定阈值,如果所述K个空间距离均大于所述第一预定阈值,
则舍弃所述点mi如果判断所述K个空间距离的至少一个小于第一预定阈值,则根据所述面
片序号选择所述待评测模型中点mi所对应的K个点在所述真实模型中的所有面片,最后选
择所述点mi与对应的所有面片中每一个的空间距离中的最短距离,计算待评测模型中所有
点对应的所有最短距离的均值,以得到精度指标。
基本可以认为重建出了绝大多数的部分,因此可以忽略完整度指标,重点比较精度指标。特别是在模型有褶皱起伏及其它纹理时,模型的精度就更能反映出重建算法的性能。
模型精度和完整度的评测,因此,避免了由点云数据生成面片时对评测结果带来的不确定
性和其它不必要的影响,从而能够更加真实地反应出重建算法的性能好坏。另外,该装置结构简单,易于实现。
索引编号作为第一位置索引,其中,q为大于1的预定整数。例如,q个空间区域的其中一个空间区域表示为q1,则该位置索引克表示为q1,或使用另外的符号进行编号。由此,可以将真实模型种的每个点的查找范围缩小到某一空间区域中,查找方便,并且进一步提高查找
效率。
样,可以确定该真实模型中点云中每个点所在的面片,进而得到每个点所在的面片序号,方便点云中每个点的查找,节省查找时间。当然,本领域的普通技术人员知道,面片形状也可为其它多边形。
mi为待评测模型的点云中的任意一个点。可在真实模型的所有点云中,在其所在三维空间
中寻找距点mi的空间距离最近的K个点。由此,基于所述第一位置索引,寻找距点mi对应到真实模型所在三维空间中的坐标点的距离最近点时,可以将范围缩小到某1个或者几个上
述实施例所指的空间区域中,这样,减少寻找的范围,达到提高寻找最短距离速度的目的。
毫米。这样,可以得到所有点中有百分之多少的点小于0.02毫米。进而可以根据百分比确
定精度指标。
p;根据公式:t=p/n,确定所述精度指标,其中,可以认为t为所述精度指标。
围内;最后在所述排序后的所有点中寻找所述第n1个点所对应的最短距离,以确定精度指
标。
域的数目可以上述实施例的精度评测中的区域数目保持一致,也可以不同。
对应点已被重建出来。