[发明专利]基于点云与数据驱动的树木模型重建方法

说明书

技术领域

本发明属于植物建模和计算机图形处理的交叉技术领域，涉及利用三维激光扫描仪进行实物测量得到树木点云数据，特别涉及一种从扫描的三维点云数据中重建出完整的三维树木模型的方法。

背景技术

植物在我们日常生活中起着重要的作用，既可以调节生态平衡，也可以绿化环境，清新空气。植物模型的准确重建可以应用于许多领域，如指导农业林业的生产，保护濒危的古树，或者在数字电影和娱乐游戏中提供虚拟的环境。目前植物建模的技术大体上可以分为四类：基于规则的方法，基于几何解析表达的方法，基于草绘的方法以及基于树木数字化的方法。

近年来由于数字化手段的快速发展，基于树木数字化的重建方法在植物重建中获得越来越多的重视，该方法目前主要以树木数字化手段获得的树木照片、点云等作为输入数据，利用一些先验知识和规则，获得与输入数据相似的植物模型。除了获得较好的视觉效果外，重建模型的准确性也逐渐成为重建的目标之一。其中，基于照片的重建方法具有数据采集方便，重建模型视觉效果好的特点，但是准备工作多，手工交互工作量大，重建模型与真实模型只能保持在某一个或某几个角度相似，并不能反映出植物的真实形态。基于三维扫描点云的方法以树的三维扫描数据作为输入，几何信息丰富，精度高，可以获得较照片精度高得多的模型。Cheng2007（Z.Cheng,X.Zhang and B.Chen,“Simple Reconstruction of Tree Branches From a Single Range Image,”Journal of Computer Science and Technology,vol.22,no.6,pp.846C858,2007）提出的树木点云数据的重建方法中，通过手工分割的方法将树冠部分与树干部分实现分离，对于树干部分，首先通过扫描图像的深度检测实现枝干之间的分离，再利用圆柱拟合获得骨架点以及骨架点对应的半径，该方法可以获得相对准确的骨架位置和树枝半径，但是无法对细枝以及树冠进行重建。Neubert2007（Neubert,T.Franken and O.Deussen,Approximate Image Based Tree-Modeling Using Particle Flows,ACM Transactions on Graphics(TOG).ACM,26(3):88,2007.）将粒子流的方法用于数据驱动的树木建模中，他们首先从两张正交拍摄的树木图片中提取出方向场，然后沿方向场采用粒子流方法将树冠与主枝进行连接，从而使得重建的模型与输入的照片相吻合。但是该方法使用的是单层粒子流的运动，因此只适用于二级结构。本发明将该方法进行了扩展，使用分级的粒子流方法来提取树木的多级结构，而且本发明是从点云数据中重建模型。Livny2010（Y.Livny,F.Yan,M.Olson,B.Chen,H.Zhang and J.El-Sana,“Automatic Reconstruction of Tree Skeletal Structures from Point Clouds,”ACM Trans.Graph.vol.29,no.151,pp.1C8,2010.）提出了一种基于全局拟合优化的方法提取点云数据的骨架结构，该方法更加鲁棒，但在遮挡严重的情况下仍然无法准确地重构出主枝和树冠的骨架。Livny2011（Y.Livny,S.Pirk,Z.Cheng,F.Yan,O.Deussen,D.Cohen-Or and B.Chen.Texture-lobes for Tree Modelling,ACM Transactions on Graphics(Proceedings of SIGGRAPH2011),vol.30,no.4,2011.）提出了一种基于裂片的树木表示方法，该方法可以用于树木的重建，也可以对现有的树木模型进行重新表示，本发明对该方法进行了扩展，同时考虑了树冠和可见主枝的信息，并采用分级粒子流的方法对树冠和主枝进行填充。

发明内容

本发明提供一种基于点云与数据驱动的树木模型重建方法，以解决现有的树木重建方法准确性不高，且只能处理较为简单的模型，对于遮挡严重、形态复杂的模型难以获得较好重建结果的缺点。

为实现上述目的，本发明提供一种基于点云与数据驱动的树木模型重建方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1、获取树木点云数据，对其进行预处理，并定义树木模型的分级表示；

步骤S2、从所述树木点云数据中提取得到主枝骨架点及其半径，并进行枝叶分离处理；