[发明专利]一种点云数据的二维拓扑重建方法

说明书

本发明公开了一种点云数据的二维拓扑重建方法，包括：将点云数据从三维立体空间投影二维平面，获得二维数据；以生成的三角形的边不超过预设的边长阈值为约束，根据二维数据进行二维三角网格重建。本发明通过设计有效合理的步骤，基于逐点插入的思想，改进了Bowyer‑Watson算法，可以最大限度地避免非法三角形的生成，达到较好的重建效果。

技术领域

本发明涉及点云数据的二维拓扑重建方法。

背景技术

在点云数据三维重建过程中，由于点云数据量较大，直接进行三维拓扑重建即在网格化的过程中以四面体为基础生成三角网的构建过于复杂，需要进行二维拓扑重建。需要用到Delaunay(狄洛尼)三角剖分算法，

Delaunay三角网是Voronoi图(又叫泰森多边形或Dirichlet图，它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成)的对偶，它可以在2D或更高维度上快速构造，因此在三维几何重建中有着极为重要的应用。Lawson(劳森)算法，Bowyer-Watson(鲍耶·沃森)算法作为常见的传统Delaunay三角剖分算法的主要思想为逐点插入思想。由于Delaunay三角剖分所具备以下几条优异特性，因此在三维重建中往往能实现更好的效果。

1)最接近性满足点与点之间距离最短，且三角形的三边互不相交。

2)唯一性满足生成的三角网结果唯一。

3)最优性满足最大化最小角特征。

4)最规则性保证生成三角形的形状最接近正三角形。

5)区域性保证影响范围不会扩大。

6)具有凸边形的外壳保证在整体三角网中，只有内部能形成三角形。

发明内容

本发明的目的在于提供一种点云数据的二维拓扑重建方法，达到较好的重建效果。

实现上述目的的技术方案是：

一种点云数据的二维拓扑重建方法，包括：

将点云数据从三维立体空间投影二维平面，获得二维数据；

以生成的三角形的边不超过预设的边长阈值为约束，根据二维数据进行二维三角网格重建。

优选的，所述三维立体空间的坐标系是以X轴、Y轴和Z轴构成的三维坐标系；

所述二维平面的坐标系是以X轴和Y轴构成的平面坐标系。

优选的，所述将点云数据从三维立体空间投影二维平面，获得二维数据，包括：

定义点云数据的第一拓扑空间；

将第一拓扑空间投影后转换到二维平面，获得第二拓扑空间，作为所述二维数据。

优选的，所述以生成的三角形的边不超过预设的边长阈值为约束，根据二维数据进行二维三角网格重建，包括：

根据第二拓扑空间确定起始点和起始向量；

根据起始点和起始向量确定边界点；

连接边界点，逐步向内插入三角形，循环遍历第二拓扑空间中每个元素，生成三角网格；

以生成的三角形的边不超过预设的边长阈值为约束，删除大于边长阈值的边。

优选的，所述根据第二拓扑空间确定起始点和起始向量，包括：

选定第二拓扑空间中元素的下界，重新确定坐标原点和起始向量；

遍历第二拓扑空间中元素，确定起始点，起始点为距离坐标原点最近的点。

优选的，所述根据起始点和起始向量确定边界点，包括：