Облако точек - Point cloud

Изображение облака точек тор
Облако точек с географической привязкой Ред Рокс, Колорадо (от DroneMapper)

А облако точек это набор точек данных в Космос. Точки представляют собой трехмерную форму или объект. Каждая точка имеет свой набор координат X, Y и Z.[1] Облака точек обычно создаются 3D сканеры или по фотограмметрия программное обеспечение, которое измеряет множество точек на внешних поверхностях объектов вокруг них. На выходе процессов 3D-сканирования облака точек используются для многих целей, в том числе для создания 3D-изображений. CAD модели для изготавливаемых деталей, для метрология и контроль качества, а также для множества визуализаций, анимации, рендеринга и массовая персонализация Приложения.

Выравнивание и регистрация

Основная статья: Регистрация набора точек

Облака точек часто выравниваются с 3D-моделями или с другими облаками точек. Этот процесс известен как регистрация набора точек.

Для промышленной метрологии или контроля с использованием промышленная компьютерная томография облако точек изготовленной детали можно выровнять с существующей моделью и сравнить для проверки различий. Геометрические размеры и допуски также могут быть извлечены непосредственно из облака точек.

Преобразование в 3D-поверхности

Пример визуализации облака точек данных с 1,2 миллиардами данных Бейт-Газале, объекта наследия в опасности в Алеппо (Сирия)[2]
Создание или реконструкция 3D-форм из одного или нескольких видов карты глубины или силуэты и визуализация их в плотных облаках точек[3]

Хотя облака точек можно визуализировать и исследовать напрямую,[4][5] облака точек часто преобразуются в полигональная сетка или треугольная сетка модели NURBS поверхность модели или модели САПР с помощью процесса, обычно называемого реконструкцией поверхности.

Существует множество методов преобразования облака точек в трехмерную поверхность.[6] Некоторые подходы, например Триангуляция Делоне, альфа-формы, и вращение шара, построить сеть треугольников над существующими вершинами облака точек, в то время как другие подходы преобразуют облако точек в объемный поле расстояний и реконструировать неявная поверхность так определено через маршевые кубики алгоритм.[7]

В географические информационные системы, облака точек являются одним из источников, используемых для создания цифровая модель рельефа местности.[8] Они также используются для создания 3D-моделей городской среды.[9] Дроны часто используются для сбора серии RGB изображения, которые впоследствии могут быть обработаны на платформе алгоритма компьютерного зрения, такой как AgiSoft Photoscan, Pix4D или DroneDeploy, для создания облаков точек RGB, из которых можно делать расстояния и объемные оценки.[нужна цитата ]

Облака точек также можно использовать для представления объемных данных, как это иногда делается в медицинская визуализация. Использование облаков точек, множественной выборки и Сжатие данных может быть достигнут.[10]

Сжатие облака точек MPEG

MPEG приступил к стандартизации сжатия облака точек (PCC) с объявления о приеме предложений (CfP) в 2017 году.[11][12][13] Были выделены три категории облаков точек: категория 1 для статических облаков точек, категория 2 для динамических облаков точек и категория 3 для последовательностей LiDAR (динамически полученных облаков точек). Окончательно были определены две технологии: G-PCC (PCC на основе геометрии, ISO / IEC 23090, часть 9) [14] для категории 1 и категории 3; и V-PCC (PCC на основе видео, ISO / IEC 23090, часть 5) [15] для категории 2. Первые тестовые модели были разработаны в октябре 2017 г., по одной для G-PCC (TMC13) и еще один для V-PCC (TMC2). С тех пор две тестовые модели развивались благодаря техническому вкладу и сотрудничеству, и ожидается, что первая версия стандартных спецификаций PCC будет завершена в 2020 году как часть серии ISO / IEC 23090 по кодированному представлению иммерсивного медиа-контента.[16]

Смотрите также

  • Евклидон, движок трехмерной 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 трехмерных облаков точек высокой плотности
  • PCL (библиотека облаков точек), обширная библиотека BSD с открытым исходным кодом для n-D облаков точек и обработки трехмерной геометрии

использованная литература

  1. ^ "Что такое облака точек". Tech27.
  2. ^ Патримоан, Art Graphique & (2017-11-02), Английский: Изображение, полученное при обследовании с помощью высокоточного лазерного 3D-сканера (1,2 миллиарда точек данных) Бейт-Газале - объекта наследия в Алеппо, находящегося под угрозой, в Сирии. Это была совместная научная работа по изучению, сохранению и аварийному укреплению останков сооружения., получено 2018-06-11
  3. ^ "Солтани, А.А., Хуанг, Х., Ву, Дж., Кулкарни, Т.Д. и Тененбаум, Дж. Б. Синтез 3D-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) ".
  4. ^ Левой М. и Уиттед Т. «Использование точек как примитива отображения».. Технический отчет 85-022, факультет компьютерных наук, Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл, январь 1985 г.
  5. ^ Русинкевич, С. и Левой, М. 2000. QSplat: система точечного рендеринга 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
  6. ^ Бергер, М., Тальясакки, А., Северский, Л. М., Аллиес, П., Геннеба, Г., Левин, Дж. А., Шарф, А., Сильва, К. Т. (2016), Обзор реконструкции поверхности по облакам точек. Форум компьютерной графики.
  7. ^ Облака точек привязки Краткое руководство по созданию поверхностей из облаков точек
  8. ^ От облака точек к матричной модели высот в сетке: масштабируемый подход
  9. ^ К. Хаммуди, Ф. Дорнаика, 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), vol. 38, часть 3A, стр. 91–96, Сен-Манде, Франция, 1–3 сентября 2010 г.
  10. ^ Ситек; и другие. (2006). «Томографическая реконструкция с использованием адаптивной тетраэдрической сетки, определяемой облаком точек». IEEE Trans. Med. Изображения. 25 (9): 1172–9. Дои:10.1109 / TMI.2006.879319. PMID  16967802. S2CID  27545238.
  11. ^ «Сжатие облака точек MPEG». Получено 2020-10-22.
  12. ^ Шварц, Себастьян; Преда, Мариус; Барончини, Витторио; Будагави, Мадукар; Сезар, Пабло; Чоу, Филип А .; Коэн, Роберт А .; Кривокуча, Майя; Лассер, Себастьен; Ли, Чжу; Ллах, Жанна; Мамму, Халед; Мекурия, Руфаэль; Кривокуча, Майя; Накагами, Охжи; Сиахан, Эрнестасия; Табатабай, Али; Tourapis, Alexis M .; Захарченко, Владислав (10.12.2018). «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. Получено 2020-10-22.
  13. ^ Грациози, Данилло; Накагами, Охжи; Кума, Сатору; Загетто, Александр; Сузуки, Терухико; Табатабай, Али (2020-04-03). "Обзор текущих мероприятий по стандартизации сжатия облака точек: на основе видео (V-PCC ) и на основе геометрии (G-PCC )". Транзакции APSIPA по обработке сигналов и информации. 9: 1–17. Дои:10.1017 / ATSIP.2020.12.
  14. ^ 14:00-17:00. «ИСО / МЭК ДИС 23090-9». ISO. Получено 2020-06-07.CS1 maint: числовые имена: список авторов (ссылка на сайт)
  15. ^ 14:00-17:00. «ISO / IEC DIS 23090-5». ISO. Получено 2020-10-21.CS1 maint: числовые имена: список авторов (ссылка на сайт)
  16. ^ "Иммерсивные медиа-архитектуры | MPEG". mpeg.chiariglione.org. Получено 2020-06-07.