WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Рис. 2. А – дискретная модель фасада церкви, B – соответствующая ориентационная гистограмма. Пик ориентационной гистограммы соответствует плоскости фасада церкви.

Рассмотрим алгоритм построения ориентационной гистограммы :

  • Вычисляем размер матрицы ориентационной гистограммы
  • Инициализируем все элементы матрицы нулевыми значениями
  • Для каждого вектора нормали :
    • Вычислить значения углов и
    • Вычислить значения индексов ориентационной матрицы
    • Увеличить значение матрицы на единицу

Примеры дискретных точечных моделей и их ориентационных гистограмм приведены на рисунке 3.

Ориентационная гистограмма обладает важным свойством инвариантности относительно преобразования сдвига исходной точечной модели.

После применения операции поворота к исходному объекту, его ориентационная гистограмма изменится. Получить ориентационную гистограмму повернутой модели можно на основе исходной гистограммы. Таким образом, для расчета не придется выполнять дорогую операцию вычисления нормалей в каждой точке.

Определим операцию поворота ориентационной гистограммы как поворот единичных векторов, соответствующих каждому пикселю гистограммы. Поместив повернутые единичные векторы в центр гауссовой сферы, мы можем получить новую ориентационную гистограмму:

, (17)

где - матрица поворота.

Таким образом, мы можем быстро получить ориентационные гистограммы для различных вариантов угловой ориентации объекта на основе только одной гистограммы.

Введем функцию схожести для двух ориентационных гистограмм и :

. (18)

Рассмотрим алгоритм оценки угловой ориентации двух точечных представлений объекта:

  1. Расчет ориентационных гистограмм и для и соответственно;
  2. Поиск максимума значений функции схожести при различных допустимых значениях матрицы поворота.

Значение матрицы поворота, соответствующее максимуму функции схожести, и есть искомая угловая ориентация точечных представлений объекта. График зависимости функции схожести от угла поворота приведен на рисунке 4.

Рис. 3 График зависимости функции схожести при поворотах ориентационной гистограммы вокруг оси Z с шагом 3 градуса.

Рассмотрим построение воксельного представления дискретной точечной модели, позволяющее оценить значение сдвига между системами координат дискретных точечных моделей. Понятие воксель происходит от английского VOlume Element и обозначает элемент трехмерного изображения, по аналогии с понятием пиксель для обычных цифровых изображений. Таким образом, воксельное представление объекта – это трехмерное изображение, состоящее из вокселей. Каждому вокселю может быть сопоставлено числовое значение. В рамках решения данной задачи мы рассматриваем воксели, значения которых могут принимать только значения 0 или 1. Такие воксельные представления называют бинарными.

Если для каждой точки облака доступна информация о цвете или интенсивности отраженного сигнала, то эту информацию можно использовать в качестве значений элементов вокселей [1].

После нахождения матрицы угловой ориентации двух дискретных представлений объектана основе сравнения ориентационных гистограмм к каждой точке применяется преобразование поворота:

(24)

где - массив трехмерных точек, соответствующий повернутым точкам.

В результате дискретные точечные представления иимеют одинаковую угловую ориентацию, поэтому их взаимное положение определяется простым преобразованием:

, (25)

где - вектор переноса.

Пусть - бинарное воксельное представление, вычисленное для объекта, а - для. Значение вектора сдвига T соответствует максимуму корреляционной функции для двух воксельных представлений :

(26)

Формула (26) представляет собой интеграл свертки, который может быть вычислен с помощью традиционного R3 преобразования Фурье.

Для экспериментальных исследований использовались тестовые данные, которые включали в себя точечные модели различных реальных объектов сканирования. К тестовым данным не применялись никакие операции редактирования, фильтрации или очистки.

Таблица 1. Описание тестовых наборов

Описание

Количество точек в одной модели

Шаг

сканирования,

см

Количество

моделей

1

Фасад церкви с колокольней

50 000

2.40

4

2.

Плоский фасад церкви с глубоким порталом

60 000

3.10

2

3.

Выпуклая гладкая поверхность, без ярких особенностей

75 000

0,25

2

4.

Скульптура на постаменте

45 000

3.00

4

5.

Две стороны фасада церкви с одним большим куполом, с деревьями на фоне

110 000

1.00

6

6.

Широкий фасад замка, деревья

110 000

2.40

2

Для оценки результатов ориентирования тестовые точечные модели сначала приближенно ориентировались с помощью предложенной в данной работе методики. А затем, точное решение автоматически вычислялось в программе Trimble RealWorkSurvey версии 6.0. Важно отметить, что алгоритм автоматического ориентирования, заложенный в программе RealWorkSurvey требует ручного приближенного ориентирования точечных моделей путем указания трех соответствующих точек. Предложенная в данной работе методика позволяет исключить этап ручного указания пар точек и полностью автоматизировать этап взаимной ориентации. Результаты тестирования алгоритма приведены в таблице 5. Угол – результирующая оценка взаимного угла вокруг оси Z систем координат первой и второй дискретной точечной модели.

Таблица 2. Результаты взаимной ориентации точечных моделей

Название

,

Время,

с

Точность,

см / кол-во точек

1

Церковь, город Вартбург

70

30

2.22 / 24569

2.

Церковь, город Вартбург (2)

-51

52

2.20 / 25189

3.

Готический собор

-73

33

5.10 / 23411

4.

Фарфоровая скульптура кошки

78

47

0,11 / 45913

5.

Скульптура льва в натуральную величину

-46

37

3.01 / 28943

6.

Скульптура льва в натуральную величину (2)

4

34

3.62 / 27812

7.

Скульптура льва в натуральную величину (3)

-10

41

3.26 / 29456

8.

Скульптура льва в натуральную величину (4)

128

34

3.47 / 31856

9.

Церковь Самарина

43

36

0,50 / 45259

10

Церковь Самарина (2)

39

43

0,71 / 49546

11

Церковь Самарина (3)

-115

30

0,43 / 39748

12

Замок Вельфеншлос

72

41

2.12 / 83443

Точность решения задачи оценивалась путем вычисления расстояний от точек первой точечной модели до ближайшей точки второй модели. В столбце 3 таблицы (5) приведено среднее расстояние между точечными моделями рассчитанное по указанному количеству точек.

На рисунке 5. показаны результаты взаимного ориентирования точечной модели замка Вельфеншлос.

а)

б)

Рис. 4. Результаты взаимного ориентирования точечной модели замка Вельфеншлос. а) исходные неориентированные точечные модели б) результат автоматического приближенного ориентирования по предложенной методике

При анализе результатов взаимного ориентирования дискретных точечных моделей можно использовать субъективную визуальную оценку. Такой подход позволяет быстро выявить грубые ошибки ориентирования, а также помогает оценить результат в случае симметричного объекта сканирования. В настоящее время производительность лазерных сканеров увеличивается с каждым годом. Современные наземные лазерные сканеры импульсного типа способны сканировать поверхность объекта со скоростью порядка 10 000 точек в секунду, а сканеры фазового типа – порядка 500 000 точек в секунду. Большинство существующих видео-карт широкого доступа могут отображать порядка 1-3 миллионов точек без ощутимых задержек. Однако, объемы данных, с которыми приходится сталкиваться на практике, существенно превышают указанный объем. Таким образом, на практике возникают трудности с быстрой визуализацией больших объемов точечных данных.

В рамках диссертационной работы был рассмотрен вопрос эффективной визуализации результатов лазерного сканирования, разработан и реализован алгоритм визуализации дискретных моделей.

Разработанный алгоритм визуализации позволяет:

  1. быстро отображать данные при любых операциях навигации по сцене (масштабировании, вращении, сдвиге);
  2. отображать каждую точку различным цветом в соответствии с любой дополнительной информацией (интенсивность отраженного сигнала, номер отклика и т.д.).

Основой созданной системы визуализации дискретных точечных моделей являются три составляющие:

  • использование специальной структуры данных для хранения координат точек и связанной с ними информации;
  • использование алгоритма отсечения невидимой части сцены
  • генерализация данных.

Выводы и основные результаты

В диссертационной работе решена задача автоматического взаимного ориентирования дискретных точечных моделей. В процессе изучения предметной области были выявлено, что существующие методики решения могут применяться при известных значениях начальных приближений параметров взаимного ориентирования, которые на практике неизвестны. Для решения данной проблемы была предложена методика решения задачи, основанная на использовании ориентационных гистограмм и воксельных моделей. Была создана эффективная реализация предлагаемой методики, которая показала надежные результаты на многих реальных тестовых данных. Кроме того, предлагаемая методика была протестирована на данных, официально рекомендованных к проверке автоматических алгоритмов взаимного ориентирования международным обществом фотограмметрии и дистанционного зондирования. Результаты экспериментов на этих данных показали высокую эффективность и точность решения поставленной задачи.

В рамках диссертационной работы был также рассмотрен вопрос эффективной визуализации больших дискретных точечных моделей. Была разработана эффективная методика визуализации данных, которая позволяет динамически выполнять генерализацию и отсечение невидимой части сцены в процессе отображения. Практические эксперименты показали, что предлагаемая методика визуализации позволяет отобразить модели из десятков миллионов точек без ощутимых временных задержек. Данная методика нашла применение в инженерном программном обеспечении, применяемом на производстве.

В диссертационной работе решены следующие задачи:

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»