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基于點(diǎn)與分割的分類方法

新機(jī)器視覺(jué) ? 來(lái)源:新機(jī)器視覺(jué) ? 作者:新機(jī)器視覺(jué) ? 2020-08-31 09:26 ? 次閱讀
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點(diǎn)云概念

點(diǎn)云與三維圖像的關(guān)系:三維圖像是一種特殊的信息表達(dá)形式,其特征是表達(dá)的空間中三個(gè)維度的數(shù)據(jù),表現(xiàn)形式包括:深度圖(以灰度表達(dá)物體與相機(jī)的距離),幾何模型(由CAD軟件建立),點(diǎn)云模型(所有逆向工程設(shè)備都將物體采樣成點(diǎn)云)。和二維圖像相比,三維圖像借助第三個(gè)維度的信息,可以實(shí)現(xiàn)天然的物體——背景解耦。點(diǎn)云數(shù)據(jù)是最為常見(jiàn)也是最基礎(chǔ)的三維模型。點(diǎn)云模型往往由測(cè)量直接得到,每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)測(cè)量點(diǎn),未經(jīng)過(guò)其他處理手段,故包含了最大的信息量。這些信息隱藏在點(diǎn)云中需要以其他提取手段將其萃取出來(lái),提取點(diǎn)云中信息的過(guò)程則為三維圖像處理。

點(diǎn)云的概念:點(diǎn)云是在同一空間參考系下表達(dá)目標(biāo)空間分布和目標(biāo)表面特性的海量點(diǎn)集合,在獲取物體表面每個(gè)采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)后,得到的是點(diǎn)的集合,稱之為“點(diǎn)云”(Point Cloud)。

點(diǎn)云的獲取設(shè)備:RGBD設(shè)備是獲取點(diǎn)云的設(shè)備,比如PrimeSense公司的PrimeSensor、微軟的Kinect、華碩的XTionPRO。

點(diǎn)云的內(nèi)容:根據(jù)激光測(cè)量原理得到的點(diǎn)云,包括三維坐標(biāo)(XYZ)和激光反射強(qiáng)度(Intensity),強(qiáng)度信息與目標(biāo)的表面材質(zhì)、粗糙度、入射角方向,以及儀器的發(fā)射能量,激光波長(zhǎng)有關(guān)。

根據(jù)攝影測(cè)量原理得到的點(diǎn)云,包括三維坐標(biāo)(XYZ)和顏色信息(RGB)。

結(jié)合激光測(cè)量和攝影測(cè)量原理得到點(diǎn)云,包括三維坐標(biāo)(XYZ)、激光反射強(qiáng)度(Intensity)和顏色信息(RGB)。

點(diǎn)云的屬性:空間分辨率、點(diǎn)位精度、表面法向量等。

點(diǎn)云存儲(chǔ)格式:*.pts; *.asc ; *.dat; .stl ; [1] .imw;.xyz;.las。LAS格式文件已成為L(zhǎng)iDAR數(shù)據(jù)的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)格式,LAS文件按每條掃描線排列方式存放數(shù)據(jù),包括激光點(diǎn)的三維坐標(biāo)、多次回波信息、強(qiáng)度信息、掃描角度、分類信息、飛行航帶信息、飛行姿態(tài)信息、項(xiàng)目信息、GPS信息、數(shù)據(jù)點(diǎn)顏色信息等。

基于點(diǎn)與分割的分類方法

C–class(所屬類)

F一flight(航線號(hào))

T一time(GPS時(shí)間)

I一intensity(回波強(qiáng)度)

R一return(第幾次回波)

N一number of return(回波次數(shù))

A一scan angle(掃描角)

RGB一red green blue(RGB顏色值)

點(diǎn)云的數(shù)據(jù)類型:

(1)pcl::PointXYZ

PointXYZ 成員:float x,y,z;表示了xyz3D信息,可以通過(guò)points[i].data[0]或points[i].x訪問(wèn)點(diǎn)X的坐標(biāo)值

(2)pcl::PointXYZI

PointXYZI成員:float x, y, z, intensity; 表示XYZ信息加上強(qiáng)度信息的類型。

(3)pcl::PointXYZRGB

PointXYZRGB 成員:float x,y,z,rgb; 表示XYZ信息加上RGB信息,RGB存儲(chǔ)為一個(gè)float。

(4)pcl::PointXYZRGBA

PointXYZRGBA 成員:float x , y, z; uint32_t rgba; 表示XYZ信息加上RGBA信息,RGBA用32bit的int型存儲(chǔ)的。

(5) PointXY 成員:float x,y;簡(jiǎn)單的二維x-y點(diǎn)結(jié)構(gòu)

(6)Normal結(jié)構(gòu)體:表示給定點(diǎn)所在樣本曲面上的法線方向,以及對(duì)應(yīng)曲率的測(cè)量值,用第四個(gè)元素來(lái)占位,兼容SSE和高效計(jì)算。

點(diǎn)云的處理

點(diǎn)云處理的三個(gè)層次:Marr將圖像處理分為三個(gè)層次,低層次包括圖像強(qiáng)化,濾波,關(guān)鍵點(diǎn)/邊緣檢測(cè)等基本操作。中層次包括連通域標(biāo)記(label),圖像分割等操作。高層次包括物體識(shí)別,場(chǎng)景分析等操作。工程中的任務(wù)往往需要用到多個(gè)層次的圖像處理手段。

PCL官網(wǎng)對(duì)點(diǎn)云處理方法給出了較為明晰的層次劃分,如圖所示。

基于點(diǎn)與分割的分類方法

此處的common指的是點(diǎn)云數(shù)據(jù)的類型,包括XYZ,XYZC,XYZN,XYZG等很多類型點(diǎn)云,歸根結(jié)底,最重要的信息還是包含在pointpcl::xyz中??梢钥闯?,低層次的點(diǎn)云處理主要包括濾波(filters),關(guān)鍵點(diǎn)(keypoints)/邊緣檢測(cè)。點(diǎn)云的中層次處理則是特征描述(feature),分割(segmention)與分類。高層次處理包括配準(zhǔn)(registration),識(shí)別(recognition)??梢?jiàn),點(diǎn)云在分割的難易程度上比圖像處理更有優(yōu)勢(shì),準(zhǔn)確的分割也為識(shí)別打好了基礎(chǔ)。

低層次處理方法:

①濾波方法:雙邊濾波、高斯濾波、條件濾波、直通濾波、隨機(jī)采樣一致性濾波。②關(guān)鍵點(diǎn):ISS3D、Harris3D、NARF,SIFT3D

中層次處理方法:

①特征描述:法線和曲率的計(jì)算、特征值分析、SHOT、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image

②分割與分類:

分割:區(qū)域生長(zhǎng)、Ransac線面提取、全局優(yōu)化平面提取

K-Means、Normalize Cut(Context based)

3D Hough Transform(線、面提?。⑦B通分析

分類:基于點(diǎn)的分類,基于分割的分類,基于深度學(xué)習(xí)的分類(PointNet,OctNet)

高層次處理方法:

①配準(zhǔn):點(diǎn)云配準(zhǔn)分為粗配準(zhǔn)(Coarse Registration)和精配準(zhǔn)(Fine Registration)兩個(gè)階段。

精配準(zhǔn)的目的是在粗配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上讓點(diǎn)云之間的空間位置差別最小化。應(yīng)用最為廣泛的精配準(zhǔn)算法應(yīng)該是ICP以及ICP的各種變種(穩(wěn)健ICP、point to plane ICP、Point to line ICP、MBICP、GICP、NICP)。

粗配準(zhǔn)是指在點(diǎn)云相對(duì)位姿完全未知的情況下對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn),可以為精配準(zhǔn)提供良好的初始值。當(dāng)前較為普遍的點(diǎn)云自動(dòng)粗配準(zhǔn)算法包括基于窮舉搜索的配準(zhǔn)算法和基于特征匹配的配準(zhǔn)算法。

基于窮舉搜索的配準(zhǔn)算法:遍歷整個(gè)變換空間以選取使誤差函數(shù)最小化的變換關(guān)系或者列舉出使最多點(diǎn)對(duì)滿足的變換關(guān)系。如RANSAC配準(zhǔn)算法、四點(diǎn)一致集配準(zhǔn)算法(4-Point Congruent Set, 4PCS)、Super4PCS算法等……

基于特征匹配的配準(zhǔn)算法:通過(guò)被測(cè)物體本身所具備的形態(tài)特性構(gòu)建點(diǎn)云間的匹配對(duì)應(yīng),然后采用相關(guān)算法對(duì)變換關(guān)系進(jìn)行估計(jì)。如基于點(diǎn)FPFH特征的SAC-IA、FGR等算法、基于點(diǎn)SHOT特征的AO算法以及基于線特征的ICL等…

②SLAM圖優(yōu)化

Ceres(Google的最小二乘優(yōu)化庫(kù),很強(qiáng)大), g2o、LUM、ELCH、Toro、SPA

SLAM方法:ICP、MBICP、IDC、likehood Field、NDT

③三維重建

泊松重建、 Delaunay triangulations、表面重建,人體重建,建筑物重建,樹(shù)木重建。結(jié)構(gòu)化重建:不是簡(jiǎn)單的構(gòu)建一個(gè)Mesh網(wǎng)格,而是為場(chǎng)景進(jìn)行分割,為場(chǎng)景結(jié)構(gòu)賦予語(yǔ)義信息。場(chǎng)景結(jié)構(gòu)有層次之分,在幾何層次就是點(diǎn)線面。實(shí)時(shí)重建:重建植被或者農(nóng)作物的4D(3D+時(shí)間)生長(zhǎng)態(tài)勢(shì);人體姿勢(shì)識(shí)別;表情識(shí)別;

④點(diǎn)云數(shù)據(jù)管理:點(diǎn)云壓縮,點(diǎn)云索引(KD、Octree),點(diǎn)云LOD(金字塔),海量點(diǎn)云的渲染。
責(zé)任編輯:pj

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原文標(biāo)題:點(diǎn)云及三維圖像處理綜述

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