基于點與分割的分類方法

點云概念

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

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

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

點云的內(nèi)容：根據(jù)激光測量原理得到的點云，包括三維坐標(biāo)（XYZ）和激光反射強度（Intensity），強度信息與目標(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，激光波長有關(guān)。

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

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

點云的屬性：空間分辨率、點位精度、表面法向量等。

點云存儲格式：*.pts; *.asc ; *.dat; .stl ; ［1］ .imw；.xyz；.las。LAS格式文件已成為LiDAR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)，包括激光點的三維坐標(biāo)、多次回波信息、強度信息、掃描角度、分類信息、飛行航帶信息、飛行姿態(tài)信息、項目信息、GPS信息、數(shù)據(jù)點顏色信息等。

C–class（所屬類）

F一flight（航線號）

T一time（GPS時間）

I一intensity（回波強度）

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points［i］.data［0］或points［i］.x訪問點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存儲為一個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型存儲的。

（5） PointXY 成員：float x，y;簡單的二維x-y點結(jié)構(gòu)

（6）Normal結(jié)構(gòu)體：表示給定點所在樣本曲面上的法線方向，以及對應(yīng)曲率的測量值，用第四個元素來占位，兼容SSE和高效計算。

點云的處理

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

PCL官網(wǎng)對點云處理方法給出了較為明晰的層次劃分，如圖所示。

此處的common指的是點云數(shù)據(jù)的類型，包括XYZ，XYZC，XYZN，XYZG等很多類型點云，歸根結(jié)底，最重要的信息還是包含在pointpcl：：xyz中?？梢钥闯?，低層次的點云處理主要包括濾波（filters），關(guān)鍵點（keypoints）/邊緣檢測。點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），識別（recognition）?？梢姡c云在分割的難易程度上比圖像處理更有優(yōu)勢，準(zhǔn)確的分割也為識別打好了基礎(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、隨機采樣一致性濾波。②關(guān)鍵點：ISS3D、Harris3D、NARF，SIFT3D

中層次處理方法：

①特征描述：法線和曲率的計算、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、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?。?、連通分析

分類：基于點的分類，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)：點云配準(zhǔn)分為粗配準(zhǔn)（Coarse Registration）和精配準(zhǔn)（Fine Registration）兩個階段。

精配準(zhǔn)的目的是在粗配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上讓點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)是指在點云相對位姿完全未知的情況下對點云進行配準(zhǔn)，可以為精配準(zhǔn)提供良好的初始值。當(dāng)前較為普遍的點云自動粗配準(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對滿足的變換關(guān)系。如RANSAC配準(zhǔn)算法、四點一致集配準(zhǔn)算法（4-Point Congruent Set， 4PCS）、Super4PCS算法等……

基于特征匹配的配準(zhǔn)算法：通過被測物體本身所具備的形態(tài)特性構(gòu)建點云間的匹配對應(yīng)，然后采用相關(guān)算法對變換關(guān)系進行估計。如基于點FPFH特征的SAC-IA、FGR等算法、基于點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，很強大）， 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，樹木重建。結(jié)構(gòu)化重建：不是簡單的構(gòu)建一個Mesh網(wǎng)格，而是為場景進行分割，為場景結(jié)構(gòu)賦予語義信息。場景結(jié)構(gòu)有層次之分，在幾何層次就是點線面。實時重建：重建植被或者農(nóng)作物的4D（3D+時間）生長態(tài)勢；人體姿勢識別；表情識別；

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