浅谈使用激光扫描仪在树叶可视化中存在的问题及对策

嵇俊+云挺+薛联凤+张浩平

作者简介：嵇俊（1989—），男，江苏盐城人,南京林业大学信息科学与技术学院硕士研究生。

通讯作者：云挺（1980—）,男,江苏南京人,博士,副教授,主要从事虚拟现实与机器视觉方面的教学与研究工作。

Analysis of Dthe development Ttrends of foreign Marine Resaerch Research Vessels

Chen Jianbin1,2,Shi Jianchen2,Chen feili2,Guan Ying2

（1.Ocean University of China,Qingdao 266100,2,China;2.The Third Institute of Oceanography,

State Oceanic Administration,Xiamen 361005,China Xiamen 361005）

Abstract:This article introduces the current status,technology development trends and management models of new typical marine research vessels (R/Vs) in foreign countries,and puts forward some suggestions for the development of China's marine R/Vs.

:This paper investigates the current development status,technology development trends,and management models of new typical marine R/Vs in foreign countries,and put forward proposals in the development of China's marine R/Vs.

Key words:comprehensive marine R/Vs;development trends;electric propulsion system;dynamic positioning;ship management3使用激光扫描仪在叶片可视化中存在的问题与对策

激光扫描仪的工作过程是采用一个稳定度及精度良好的旋转马达,当光束打(射)到由马达所带动的多面棱规反射而形成扫描光束。由于多面棱规位于扫描透镜的前焦面上,并均匀旋转使激光束对反射镜而言,其入射角相对地连续性改变,因而反射角也作连续性改变。

点云数据是指通过激光扫描仪所取得的数据信息形式。扫描得到的数据以点的形式记录,每一个点包含有三维坐标(x,y,z),有些可能含有色彩信息(R,G,B)或反射强度信息(intensity value)。用三维点云数据可以精确地还原出目标体,但由于人为因素和自然因素或扫描仪自身的缺陷,使得获得的三维数据不可避免地带有噪声,并且由于树叶具有复杂的外形轮廓和表面光学特性,加上树叶群体冠层中不同器官的相互影响以及获取数据过程中人为等原因,使利用三维激光扫描仪对植物模型扫描获得的边缘点云出现不光顺等现象。而这些问题会对叶片可视化造成极大的影响。

3.1点云数据去噪

目前点云的去噪算法主要来自网格光顺算法。但是这些方法对于存在大量不规则噪声的叶片点云数据是不合适的。本文根据噪声点特点将噪声点分为三类。第一类是距离大片中心点云较远、小而密集的点云。第二类是偏离点云较远,悬浮在点云上方的离散、稀疏点。第三类是噪声点和真实点混合在一起的点,该种点云的形态呈分层状。

由于第一类噪声点较明显,所以采用手动剔除就能达到很好的效果。第二类噪声也比较明显,但如果采用手动剔除,将导致工作量太大。所以本文对第二类噪声采用以下步骤现实去噪:

首先,找到xyz坐标的最大值和最小值,从而形成一个与坐标轴平行的长方体包围盒,包围所有数据点。接着,根据数据点的密度将长方体包围盒划分成小立方体栅格。然后,判断每个数据点所在的立方体栅格,并将数据点的序号追加到该立方体栅格内。最后,如果栅格内点云数据的数目小于阈值r(一般r=2),则删除该栅格中的数据点。针对第三类噪声点,本文采用以下步骤实现去噪:首先,根据前面的栅格,求出各个定点的N个最近点。接着,用这N个点拟合出一个最小二乘意义下的二次曲面:Z=Ax2+By2+Cxy+Dyz+Ex+Fy+G。最后,设定设定顶点到自身二次曲面的 方向距离阈值,小于阈值的顶点保留,大于阈值的点删除(图1、图2)。

3.2光顺树叶边缘

根据空间曲面的隐式表达式F(x,y,z)=0

G(x,y,z)=0,可以知道空间一条曲线相当于是二个曲面相交的部分。所以,首先取出边缘的点云,从图6中可以看出边缘点云是散乱,不光顺的。接着将左边缘点云投影到xoy面上并在xoy运用最小二乘拟合出曲面,得到形如x=anyn+an-1yn-1+an-2n-2+…+ay+a0的曲面S1。然后再投影到yoz面上。再次利用最小二乘拟合出曲面,得到形如z=bnyn+bn-1yn-1+bn-2yn-2+…+by+b0的曲面S2。S1和S2求交即可定位真实光顺的树叶左轮廓。获取的树叶左边缘方程为:

x=anyn+an-1yn-1+an-2yn-2+…+ay+a0

z=bnyn+bn-1yn-1+bn-2yn-2+…+by+b0(2)

最后将方程(2)和每条扫描线再次求交,确定新的边缘点云数据。同理,得到右边缘。并去除轮廓外围点。其中n的值是根据树叶边缘实际情况确定的。注意,要小于边缘点个数。本文取n=2(图3~图5)。

图1八角金盘的原始点云数据

图2去噪后的点云数据

图3含笑树叶边缘原始点云

图4空间两个曲面求交图5确定的叶片边缘

3.3三角网格化

由于二维数据点的Delaunay三角剖分已比较成熟,且远比三维数据点的Delaunay三角化来得容易和简便,所以可以直接使用二维的三角剖分算法。需要注意的是此方法对卷曲很严重的叶片不能很好的处理。具体步骤如下:首先将三维数据点集投影到某一固定平面上,如xoy面。然后进行二维Delaunay三角化得到点与点之间的关系。最后再将这些连接关系映射返回到三维空间,形成点集的空间三角化（图6~8）。

图6三角剖分过程示意图

图7八角金盘的网格模型

图8含笑的网格模型

4结语

随着社会与科技的进步,激光扫描仪已逐渐引起人们的重视。其在林业可视化方面的研究也必将越来越多。虽然我国的林业可视化研究发展与国外相比较慢。但经过我们的努力和探索,在实践中寻找问题的对策,并结合国外的研究成果与经验。相信在不久的将来,我国也可以将树木简洁、快速地可视化出来。

2014年5月绿色科技第5期参考文献：

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