淺談使用激光掃描儀在樹葉可視化中存在的問題及對策

嵇俊+云挺+薛聯鳳+張浩平

作者簡介：嵇俊（1989—），男，江蘇鹽城人,南京林業大學信息科學與技術學院碩士研究生。

通訊作者：云挺（1980—）,男,江蘇南京人,博士,副教授,主要從事虛擬現實與機器視覺方面的教學與研究工作。

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使用激光掃描儀在葉片可視化中存在的問題與對策

激光掃描儀的工作過程是采用一個穩定度及精度良好的旋轉馬達,當光束打(射)到由馬達所帶動的多面棱規反射而形成掃描光束。由于多面棱規位于掃描透鏡的前焦面上,并均勻旋轉使激光束對反射鏡而言,其入射角相對地連續性改變,因而反射角也作連續性改變。

點云數據是指通過激光掃描儀所取得的數據信息形式。掃描得到的數據以點的形式記錄,每一個點包含有三維坐標(x,y,z),有些可能含有色彩信息(R,G,B)或反射強度信息(intensity value)。用三維點云數據可以精確地還原出目標體,但由于人為因素和自然因素或掃描儀自身的缺陷,使得獲得的三維數據不可避免地帶有噪聲,并且由于樹葉具有復雜的外形輪廓和表面光學特性,加上樹葉群體冠層中不同器官的相互影響以及獲取數據過程中人為等原因,使利用三維激光掃描儀對植物模型掃描獲得的邊緣點云出現不光順等現象。而這些問題會對葉片可視化造成極大的影響。

3.1點云數據去噪

目前點云的去噪算法主要來自網格光順算法。但是這些方法對于存在大量不規則噪聲的葉片點云數據是不合適的。本文根據噪聲點特點將噪聲點分為三類。第一類是距離大片中心點云較遠、小而密集的點云。第二類是偏離點云較遠,懸浮在點云上方的離散、稀疏點。第三類是噪聲點和真實點混合在一起的點,該種點云的形態呈分層狀。

由于第一類噪聲點較明顯,所以采用手動剔除就能達到很好的效果。第二類噪聲也比較明顯,但如果采用手動剔除,將導致工作量太大。所以本文對第二類噪聲采用以下步驟現實去噪:

首先,找到xyz坐標的最大值和最小值,從而形成一個與坐標軸平行的長方體包圍盒,包圍所有數據點。接著,根據數據點的密度將長方體包圍盒劃分成小立方體柵格。然后,判斷每個數據點所在的立方體柵格,并將數據點的序號追加到該立方體柵格內。最后,如果柵格內點云數據的數目小于閾值r(一般r=2),則刪除該柵格中的數據點。針對第三類噪聲點,本文采用以下步驟實現去噪:首先,根據前面的柵格,求出各個定點的N個最近點。接著,用這N個點擬合出一個最小二乘意義下的二次曲面:Z=Ax2+By2+Cxy+Dyz+Ex+Fy+G。最后,設定設定頂點到自身二次曲面的 方向距離閾值,小于閾值的頂點保留,大于閾值的點刪除(圖1、圖2)。

3.2光順樹葉邊緣

根據空間曲面的隱式表達式F(x,y,z)=0

G(x,y,z)=0,可以知道空間一條曲線相當于是二個曲面相交的部分。所以,首先取出邊緣的點云,從圖6中可以看出邊緣點云是散亂,不光順的。接著將左邊緣點云投影到xoy面上并在xoy運用最小二乘擬合出曲面,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。再次利用最小二乘擬合出曲面,得到形如z=bnyn+bn-1yn-1+bn-2yn-2+…+by+b0的曲面S2。S1和S2求交即可定位真實光順的樹葉左輪廓。獲取的樹葉左邊緣方程為:

x=anyn+an-1yn-1+an-2yn-2+…+ay+a0

z=bnyn+bn-1yn-1+bn-2yn-2+…+by+b0(2)

最后將方程(2)和每條掃描線再次求交,確定新的邊緣點云數據。同理,得到右邊緣。并去除輪廓外圍點。其中n的值是根據樹葉邊緣實際情況確定的。注意,要小于邊緣點個數。本文取n=2(圖3~圖5)。

圖1八角金盤的原始點云數據

圖2去噪后的點云數據

圖3含笑樹葉邊緣原始點云

圖4空間兩個曲面求交圖5確定的葉片邊緣

3.3三角網格化

由于二維數據點的Delaunay三角剖分已比較成熟,且遠比三維數據點的Delaunay三角化來得容易和簡便,所以可以直接使用二維的三角剖分算法。需要注意的是此方法對卷曲很嚴重的葉片不能很好的處理。具體步驟如下:首先將三維數據點集投影到某一固定平面上,如xoy面。然后進行二維Delaunay三角化得到點與點之間的關系。最后再將這些連接關系映射返回到三維空間,形成點集的空間三角化（圖6~8）。

圖6三角剖分過程示意圖

圖7八角金盤的網格模型

圖8含笑的網格模型

4結語

隨著社會與科技的進步,激光掃描儀已逐漸引起人們的重視。其在林業可視化方面的研究也必將越來越多。雖然我國的林業可視化研究發展與國外相比較慢。但經過我們的努力和探索,在實踐中尋找問題的對策,并結合國外的研究成果與經驗。相信在不久的將來,我國也可以將樹木簡潔、快速地可視化出來。

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