[发明专利]一种无序三维离散点云切片式构网方法

说明书

本发明涉及一种无序三维离散点云切片式构网方法。首先对无序三维离散点开展切片操作，然后在每个切面上求出三维离散点集的凸包，最后将凸包按切开的顺序组合在一起，即可完成任意三维实体构网。本发明提出的切片构网算法简单，处理速度快，计算效率高，对数据点无要求，可以处理任意形状的三维实体，特别适用于三维地理信息数据的快速处理和实时三维建模。

技术领域

本发明属于三维地理信息处理技术领域，具体涉及一种无序三维离散点云切片式构网方法。

背景技术

无序三维离散点云是三维空间信息处理的基本数据源，为了实现三维空间信息的有效表达和分析，通常要将三维离散点云拟合为三维实体，形成具体的几何目标，例如用无序三维离散点云可以构网形成地形数据、建筑模型、公路模型、立交桥模型、铁路模型等。然而如何简单快速的构建三维模型一直是业界研究的热点。目前最通用的算法是泊松三维模型构网法，简称泊松构网法，该方法理论严密，通用性好，但是计算相当复杂，计算过程中需要知道所有离散点的法向量，每次扩展都形成新的法向量，算法抗干扰能力较差。除泊松构网法外还可以用二维狄罗妮三角网加深度属性来完成三维模型构网，简称狄罗妮法。狄罗妮法也是比较成熟的算法，在地理信息处理中被广泛应用，但其无法表达在深度方向有多次覆盖的数据模型，一般仅用于描述地形特征，无法描述复杂的三维实体。另一个比较成熟的三维构网算法是先构四面体，然后用图割算法对四面体进行优化，最终生成三维模型，简称四面体法。四面体法可以描述任意形状三维模型，具有较好的抗干扰性，但是算法比较复杂，特别是优化过程需要反复迭代，非常耗时。此外，四面体法与泊松构网法一样，也需要知道所有离散点的法向量。综上可知现有的三维构网算法都比较复杂，处理非常耗时，而且对构网离散点要求较高，限制了三维地理信息数据的快速处理。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供一种无序三维离散点云切片式构网方法。首先对无序三维离散点开展切片操作，然后在每个切面上求出三维离散点集的凸包，最后将凸包按切开的顺序组合在一起，即可完成任意三维实体构网。

为了达到上述目的，本发明提供的技术方案是一种无序三维离散点云切片式构网方法，包括以下步骤：

步骤1，获取无序三维离散点的有效范围和密度；

步骤1.1，统计三维离散点在X、Y、Z方向的坐标最大值和最小值，使用直方图统计算法剔除点云中的噪声点，得到点云的有效范围；

步骤1.2，使用现有点云密度计算算法得到点云密度；

步骤2，在X、Y、Z三个方向选取有效范围最大的方向为主方向，然后以该方向的密度值为间隔，沿主方向对无序三维离散点进行切片；

步骤3，按顺序对所有切片数据在其切面上求离散点集的凸包；

步骤4，将所有切面凸包按主方向进行排序，对第一个切面和最后一个切面进行闭合环内构三角网，即将两个切面构造为闭合面；

步骤4.1，在切面上找凸包内离重心最近的的一个点作为第一个点加入闭合环，并与闭合环上每个点进行连接，形成第一次插入后的三角网；

步骤4.2，以当前三角网为基础，判断剩下的点落入哪一个三角形，将点加入并与此三角形的三个顶点相连形成三个三角形；

步骤4.3，重复步骤4.2直到所有点都加入完毕，即可实现闭合环内构三角网；

步骤5，按主方向顺序对相邻两个凸包边界进行三角构网，最终完成全部点云的表面构网；

步骤5.1，对于相邻两个凸包，左凸包的每个顶点，都在右凸包上寻找与之距离最近的顶点并进行连接，允许多个点对应一个点，也允许一个点对应多个点；

步骤5.2，对于右凸包中没有被连接的顶点，则在左凸包中搜索与之最近的顶点进行连接，确保相邻两个凸包的所有顶点都被连接；