Облако точек
Облако точек — это дискретный набор данных точек в пространстве . Точки могут представлять собой трехмерную форму или объект. точки Каждая позиция имеет свой набор декартовых координат (X, Y, Z). [1] [2] Точки могут содержать данные, отличные от положения, например цвета RGB , [2] нормальные люди , [3] временные метки [4] и другие. Облака точек обычно создаются с помощью 3D-сканеров или программного обеспечения для фотограмметрии , которое измеряет множество точек на внешних поверхностях объектов вокруг них. В качестве результатов процессов 3D-сканирования облака точек используются для многих целей, в том числе для создания 3D -моделей автоматизированного проектирования (САПР) или географических информационных систем (ГИС) для производимых деталей, для метрологии и контроля качества, а также для множества других задач. приложения для визуализации, анимации, рендеринга и массовой настройки .
Согласование и регистрация
[ редактировать ]При сканировании сцены в реальном мире с помощью LiDar захваченные облака точек содержат фрагменты сцены, что требует выравнивания для создания полной карты сканируемой среды.
Облака точек часто выравниваются по 3D-моделям или другим облакам точек; этот процесс называется регистрацией набора точек .
Алгоритм итерационной ближайшей точки (ICP) можно использовать для выравнивания двух облаков точек, которые перекрываются между собой и разделены жестким преобразованием . [5] Облака точек с упругими преобразованиями также можно выровнять с помощью нежесткого варианта ICP (NICP). [6] Благодаря достижениям в области машинного обучения в последние годы регистрацию облаков точек также можно выполнять с использованием сквозных нейронных сетей . [7]
Для промышленной метрологии или контроля с использованием промышленной компьютерной томографии облако точек изготовленной детали можно выровнять по существующей модели и сравнить для проверки на наличие различий. Геометрические размеры и допуски также можно извлечь непосредственно из облака точек.
Преобразование в 3D-поверхности
[ редактировать ]
Хотя облака точек можно визуализировать и проверять напрямую, [10] [11] Облака точек часто преобразуются в полигональной или треугольной сетки модели , модели поверхности неоднородного рационального B-сплайна (NURBS) или модели САПР с помощью процесса, обычно называемого реконструкцией поверхности.
Существует множество методов преобразования облака точек в трехмерную поверхность. [12] Некоторые подходы, такие как триангуляция Делоне , альфа-формы и вращение шара, строят сеть треугольников поверх существующих вершин облака точек, в то время как другие подходы преобразуют облако точек в объемное поле расстояний и реконструируют неявную поверхность, определенную таким образом с помощью марширующей модели. алгоритм кубиков . [13]
В географических информационных системах облака точек являются одним из источников, используемых для создания цифровой модели рельефа местности. [14] Они также используются для создания 3D-моделей городской среды. [15] Дроны часто используются для сбора серии изображений RGB , которые впоследствии могут быть обработаны на платформе алгоритмов компьютерного зрения, например, в AgiSoft Photoscan, Pix4D, DroneDeploy или Hammer Missions, для создания облаков точек RGB, на основе которых можно сделать оценки расстояний и объемов. [ нужна ссылка ]
Облака точек также можно использовать для представления объемных данных, как это иногда делается в медицинской визуализации . множественной выборки и сжатия данных . Используя облака точек, можно добиться [16]
Сжатие облака точек MPEG
[ редактировать ]MPEG начал стандартизировать сжатие облаков точек (PCC) с помощью конкурса предложений (CfP) в 2017 году. [17] [18] [19] Были определены три категории облаков точек: категория 1 для статических облаков точек, категория 2 для динамических облаков точек и категория 3 для последовательностей LiDAR (динамически полученные облака точек). Окончательно были определены две технологии: G-PCC (PCC на основе геометрии, ISO/IEC 23090, часть 9). [20] для категории 1 и категории 3; и V-PCC (PCC на основе видео, ISO/IEC 23090, часть 5) [21] для категории 2. Первые тестовые модели были разработаны в октябре 2017 года: одна для G-PCC (TMC13), другая для V-PCC (TMC2). С тех пор две тестовые модели развивались благодаря техническому вкладу и сотрудничеству, и ожидалось, что первая версия стандартных спецификаций PCC будет завершена в 2020 году как часть серии ISO/IEC 23090 по кодированному представлению иммерсивного медиаконтента. [22]
См. также
[ редактировать ]- Сканд – Демократизация пространственных данных
- Euclideon - движок 3D-графики, который использует алгоритм поиска облака точек для рендеринга изображений.
- MeshLab – инструмент с открытым исходным кодом для управления облаками точек и преобразования их в трехмерные треугольные сетки.
- CloudCompare — инструмент с открытым исходным кодом для просмотра, редактирования и обработки 3D-облаков точек высокой плотности.
- Библиотека облаков точек (PCL) - комплексная библиотека BSD с открытым исходным кодом для облаков точек nD и обработки трехмерной геометрии.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Что такое облака точек» . Тех27 .
- ^ Jump up to: а б «Что такое облако точек? - GIGABYTE Global» . ГИГАБАЙТ . Проверено 26 июня 2024 г.
- ^ Симсанчхоль (21 февраля 2023 г.). «Оценить нормали в облаке точек» . Середина . Проверено 26 июня 2024 г.
- ^ «Платформа служб данных Defra» . Environment.data.gov.uk . Проверено 26 июня 2024 г.
- ^ «Непрерывное ПМС (CICP)» . www.cs.cmu.edu . Проверено 26 июня 2024 г.
- ^ Ли, Хао; Самнер, Роберт В.; Поли, Марк (июль 2008 г.). «Оптимизация глобального соответствия для нежесткой регистрации сканирований глубины» . Форум компьютерной графики . 27 (5): 1421–1430. дои : 10.1111/j.1467-8659.2008.01282.x . ISSN 0167-7055 .
- ^ Лу, Вэйсинь; Чжоу, Яо; Фу, Юань, Пэнфэй; Сун, Шиюй (2019): сквозная глубокая нейронная сеть для регистрации облаков точек : 12–21.
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Русский: Изображение, полученное с помощью очень высокоточного 3D-лазерного сканера (1,2 миллиарда точек данных) Бейт-Газале — объекта культурного наследия, находящегося в опасности в Алеппо, Сирия. Это была совместная научная работа по изучению, сохранению и экстренной консолидации остатков сооружения. , 2 ноября 2017 г. , получено 11 июня 2018 г.
- ^ «Солтани А.А., Хуанг Х., Ву Дж., Кулкарни Т.Д. и Тененбаум Дж.Б. Синтез трехмерных форм посредством моделирования многовидовых карт глубины и силуэтов с помощью глубоких генеративных сетей. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и Распознавание образов (стр. 1511-1519)» . Гитхаб . 27 января 2022 г.
- ^ Левой, М. и Уиттед, Т., «Использование точек в качестве примитива отображения» . . Технический отчет 85-022, факультет компьютерных наук, Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл, январь 1985 г.
- ^ Русинкевич, С. и Левой, М. 2000. QSplat: система рендеринга точек с несколькими разрешениями для больших сеток. В Siggraph 2000. ACM, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, 343–352. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/344779.344940
- ^ Бергер М., Тальясакки А., Северский Л.М., Альье П., Геннебо Г., Левин Дж. А., Шарф А. и Сильва К. Т. (2016), Обзор реконструкции поверхности по облакам точек. Форум компьютерной графики.
- ^ Создание сетки облаков точек. Краткое руководство о том, как создавать поверхности из облаков точек.
- ^ От облака точек к сетке DEM: масштабируемый подход
- ^ К. Хаммуди, Ф. Дорнайка, Б. Сохейлиан, Н. Папародитис. Извлечение каркасных моделей уличных фасадов из трехмерных облаков точек и соответствующей кадастровой карты. Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации (IAPRS), том. 38, часть 3A, стр. 91–96, Сен-Манде, Франция, 1–3 сентября 2010 г.
- ^ Ситек; и др. (2006). «Томографическая реконструкция с использованием адаптивной тетраэдрической сетки, определяемой облаком точек» . IEEE Транс. Мед. Изображение . 25 (9): 1172–9. дои : 10.1109/TMI.2006.879319 . ПМИД 16967802 . S2CID 27545238 .
- ^ «Сжатие облака точек MPEG» . Проверено 22 октября 2020 г.
- ^ Шварц, Себастьян; Добыча, Мариус; Барончини, Витторио; Будагави, Мадукар; Цезарь, Павел; Чоу, Филип А.; Коэн, Роберт А.; Кривокуча, Майя; Лассер, Себастьян; Ли, Чжу; Ллах, Джоан; Мамонт, Халед; Мекурия, Рафаэль; Кривокуча, Майя; Накагами, Одзи; Сиахан, Эрнестасия; Табатабай, Али; Турапис, Алексис М.; Захарченко, Владислав (10 декабря 2018 г.). «Новые стандарты MPEG для сжатия облаков точек» . Журнал IEEE по новым и избранным темам в схемах и системах . 9 (1): 133–148. дои : 10.1109/JETCAS.2018.2885981 .
- ^ Грациози, Данило; Накагами, Одзи; Слово, Сатору; Загетто, Александр; Сузуки, Терухико; Табатабай, Али (03 апреля 2020 г.). «Обзор текущей деятельности по стандартизации сжатия облаков точек: на основе видео (V-PCC) и на основе геометрии (G-PCC)» . APSIPA Транзакции по обработке сигналов и информации . 9 : 1–17. дои : 10.1017/WEST.2020.12 .
- ^ «ИСО/МЭК ДИС 23090-9» . ИСО . Проверено 7 июня 2020 г.
- ^ «ИСО/МЭК ДИС 23090-5» . ИСО . Проверено 21 октября 2020 г.
- ^ «Иммерсивная медиа-архитектура | MPEG» . mpeg.chiariglione.org . Проверено 7 июня 2020 г.
| Национальный | |
|---|---|
| Другой | |
