三维环境下交互式点云对象提取方法
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摘 要：针对海量无序点云数据中的复杂对象提取问题，利用三维可视化环境中的人机交互功能，划定对象分布范 围以提取对象数据。采用三维平面视图直观表达点云中对象的位置及分布 ；借助三维交互技术，在平面视图中人工 划分对象外包多边形 ；根据外包多边形从原始点云数据中提取对象点云，使用有效网格法进行化简。以 4.1 亿个数 据点的场站点云为例进行应用，取得良好效果。 关键词：无序点云 ；三维可视化 ；交互分割 ；有效网格法 文献标志码：A 中图分类号：TP311 doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1810-0338
1 引言
激光扫描技术已广泛应用于人工建筑、自然地物的 空间数据采集，三维点云数据中的对象识别与提取研究 也取得了很大进展[1]，为建筑、地物等的三维表面重建提 供支持[2-3]。
基于三维点云的三维表面重建需要提取点云中的 对象，并化简提取到的对象点云以减小数据量。对象提 取涉及点云的分割与抽稀处理。常用点云分割算法，如 区域增长法[4]、采样一致算法[5]、近邻搜索算法[6]、超体聚 类算法 、凹 [7-8] 凸性分割算法[9]等，基于对象的先验特征，
Abstract：To extract complex objects from massive disordered point-cloud data, the distribution range of objects is delineated to extract data of the objects by human-computer interaction in three-dimensional visualization environment. Plane view in three-dimensional is used to express the location and distribution of objects in point-cloud visually. Outsourcing polygons dividing objects are made artificially in plane view by means of 3D interactive technology. Objects are extracted from original point-cloud data according to the outsourcing polygons, and it is simplified by the effectivegrid method. The method is well applied to extract objects from site point-cloud data with 410 millions points. Key words：disordered point-cloud; 3D visulization; interactive segmentation; effective grid method
现有对象提取算法需要大量空间资源及计算，对海 量点云数据的处理超出普通计算机的承受能力。本文 以油田场站点云为例，针对海量点云数据的区域场景整 体恢复建模应用，利用三维可视化交互技术，以较小的
基金项目：中国石油大学（华东）自主创新科研计划（No.18CX02020A）；中央高校基本科研业务费专项。 作者简介：傅敏（1975—），女，高级工程师，研究方向为油田智能化应用；张江龙（1982—），男，高级工程师，研究方向为油田智能
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2019，55（24） 265
三维环境下交互式点云对象提取方法
傅 敏 1，张江龙 1，刘培刚 2 1. 中石化石油工程设计有限公司，山东 东营 257000 2. 中国石油大学（华东） 计算机与通信工程学院，山东 青岛 266580
化应用；刘培刚（1979—），通讯作者，男，博士，讲师，研究方向为三维地质建模及可视化，E-mail：dongfangwy@。 收稿日期：2018-10-25 修回日期：2019-01-04 文章编号：1002-8331（2019）24-0265-06 CNKI 网络出版：2019-05-28, /kcms/detail/11.2127.tp.20190527.1715.003.html
傅敏，张江龙，刘培刚 . 三维环境下交互式点云对象提取方法 . 计算机工程与应用，2019，55（24）：265-270. FU Min, ZHANG Jianglong, LIU Peigang. Extracting objects from interactive point-cloud in 3D environment. Computer Engineering and Applications, 2019, 55（24）：265-270.
Extracting Objects from Interactive Point-Cloud in 3D Environment FU Min1, ZHANG Jianglong1, LIU Peigang2
1.Sinopec Petroleum Engineering Corporation, Dongying, Shandong 257000, China 2.College of Computer & Communication Engineering, China University of Petroleum, Qingdao, Shandong 2模式选择性地提取对象 ，比 [10] 如建筑立 面、平面、柱状物体等[11-17]；深度学习方法[18-19]不需要人工 定义特征，通过大量样本学习以归纳对象特征。抽稀算 法分为损特征算法和保特征算法[20]，损特征抽稀算法速 度快、精度低、适合于点云快速显示，保特征抽稀算法计 算量大，不适于海量点云。
1 引言
激光扫描技术已广泛应用于人工建筑、自然地物的 空间数据采集，三维点云数据中的对象识别与提取研究 也取得了很大进展[1]，为建筑、地物等的三维表面重建提 供支持[2-3]。
基于三维点云的三维表面重建需要提取点云中的 对象，并化简提取到的对象点云以减小数据量。对象提 取涉及点云的分割与抽稀处理。常用点云分割算法，如 区域增长法[4]、采样一致算法[5]、近邻搜索算法[6]、超体聚 类算法 、凹 [7-8] 凸性分割算法[9]等，基于对象的先验特征，
Abstract：To extract complex objects from massive disordered point-cloud data, the distribution range of objects is delineated to extract data of the objects by human-computer interaction in three-dimensional visualization environment. Plane view in three-dimensional is used to express the location and distribution of objects in point-cloud visually. Outsourcing polygons dividing objects are made artificially in plane view by means of 3D interactive technology. Objects are extracted from original point-cloud data according to the outsourcing polygons, and it is simplified by the effectivegrid method. The method is well applied to extract objects from site point-cloud data with 410 millions points. Key words：disordered point-cloud; 3D visulization; interactive segmentation; effective grid method
现有对象提取算法需要大量空间资源及计算，对海 量点云数据的处理超出普通计算机的承受能力。本文 以油田场站点云为例，针对海量点云数据的区域场景整 体恢复建模应用，利用三维可视化交互技术，以较小的
基金项目：中国石油大学（华东）自主创新科研计划（No.18CX02020A）；中央高校基本科研业务费专项。 作者简介：傅敏（1975—），女，高级工程师，研究方向为油田智能化应用；张江龙（1982—），男，高级工程师，研究方向为油田智能
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2019，55（24） 265
三维环境下交互式点云对象提取方法
傅 敏 1，张江龙 1，刘培刚 2 1. 中石化石油工程设计有限公司，山东 东营 257000 2. 中国石油大学（华东） 计算机与通信工程学院，山东 青岛 266580
化应用；刘培刚（1979—），通讯作者，男，博士，讲师，研究方向为三维地质建模及可视化，E-mail：dongfangwy@。 收稿日期：2018-10-25 修回日期：2019-01-04 文章编号：1002-8331（2019）24-0265-06 CNKI 网络出版：2019-05-28, /kcms/detail/11.2127.tp.20190527.1715.003.html
傅敏，张江龙，刘培刚 . 三维环境下交互式点云对象提取方法 . 计算机工程与应用，2019，55（24）：265-270. FU Min, ZHANG Jianglong, LIU Peigang. Extracting objects from interactive point-cloud in 3D environment. Computer Engineering and Applications, 2019, 55（24）：265-270.
Extracting Objects from Interactive Point-Cloud in 3D Environment FU Min1, ZHANG Jianglong1, LIU Peigang2
1.Sinopec Petroleum Engineering Corporation, Dongying, Shandong 257000, China 2.College of Computer & Communication Engineering, China University of Petroleum, Qingdao, Shandong 2模式选择性地提取对象 ，比 [10] 如建筑立 面、平面、柱状物体等[11-17]；深度学习方法[18-19]不需要人工 定义特征，通过大量样本学习以归纳对象特征。抽稀算 法分为损特征算法和保特征算法[20]，损特征抽稀算法速 度快、精度低、适合于点云快速显示，保特征抽稀算法计 算量大，不适于海量点云。