体素化(Voxelization)

本文介绍了一种用于3D模型体素化的有效方法,包括模型表面与内部的体素化过程。通过计算包围盒并划分空间像素,结合射线追踪与八叉树结构,实现了快速准确的体素化。

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参考链接
体素化(Voxelization)是将物体的几何形式表示转换成最接近该物体的体素表示形式,产生体数据集,其不仅包含模型的表面信息,而且能描述模型的内部属性。表示模型的空间体素跟表示图像的二维像素比较相似,只不过从二维的点扩展到三维的立方体单元,而且基于体素的三维模型有诸多应用。

由于使用的需要,需对模型进行体素化操作,这里采用了一种简单但却有效的操作方法。首先设定模型体素化的分辨率,假设为 N * N * N,之后的操作主要包括两部分:

  1. 对模型表面的体素化
    这一步的操作比较简单,首先计算出模型的AABB包围盒,然后根据空间分辨率对包围盒进行划分,得到每个大小为(X/N) * (Y/N) * (Z/N)空间像素列表。然后对构成3D模型的多边形或三角形列表进行遍历,得到这些基本体元所对就应的包围盒,然后由AABB求交运算得到这些基本体元所能影响到的体素单元,将这些体素单元做为待判断的基本对象。为了做进一步的精确判定,使用三角形与AABB的求交算法确定这些基本体元所能影响到最终体素,并将这些体素标记为非空,这样就完成了对3D模型表面的体素化操作。

  2. 对模型内部的体素化
    将模型表面体素化的操作进行完之后即可得到对模型体素表示的一个“外壳”,接下来要做的操作就是进行模型的内部体素化操作。这里采用一种简单的方法。首先将对应的3D模型建立空间八叉树,这棵八叉树主要用于进行基本体元面片的求交操作。然后对模型AABB中的所有空体素,从其中心位置以轴对齐方向来发射两条射线,这两条射线的方向相反,但基本方向都是轴对齐的。对于这两条的射线利用空间模型的八叉树来得到其与3D模型的相交位置,并得到相交点的法向量及到相交点的距离,然后根据这两点法向量之间的关系来判断得到当前体素是在3D模型的内部或是在3D模型的外部。将这样的操作施加于每一个空的体素之后就可以完成对3D模型内部的体素化操作。
    但是将这样的操作施加于每一个空的体素速度比较慢,故而此处可以采用扫描的方法来进行加速处理。如果判断得到某个体素的位置为模型内部后,就可以根据射线的方向及这两条射线与模型的交点处的距离来对当前体素相邻的体素进行扫描,这样不需要再做判断就可以标记出相邻体素的状态,这样就加速了整个模型内部的体素化操作。

但是上述这种方法具有局限性,对于非完全闭合的3D模型,这种方法不能很好地进行内部体素化操作,不过自己工程的需要中,这种方法就已经适用了,而且简单易行。

CloudCompare是一款非常强大的开源点云处理软件,它可以处理大规模点云数据,并提供了许多高级的算法和功能。 体素化Voxelization)是CloudCompare中的一项重要功能,它可以将点云数据转换为体素(Voxel)表示。体素是一个三维空间内的体元(Volumetric Element),可以看作是一个立方体的单元。通过将点云数据转换为体素表示,我们可以在三维空间内构建出一个离散的网格,每个网格单元表示一个体素。 体素化的一个主要应用是将点云数据转换为体素网格,以便进行体积测量、体素化分析和体素化曲面提取等操作。通过将点云数据离散化为体素,我们可以更方便地对点云进行处理和分析。 在CloudCompare中,我们可以通过选择合适的体素大小,将点云数据转换为体素网格。体素大小决定了体素的分辨率,较小的体素大小可以提供更高的精度,但同时也增加了计算和存储的复杂性。选择合适的体素大小需要根据具体的应用需求和硬件限制进行权衡。 通过体素化,我们可以实现许多有用的功能,例如: 1. 体积测量:通过计算体素的数量,可以估算出点云数据所覆盖的体积。 2. 体素化分析:可以对体素化的数据进行统计分析,例如计算每个体素内的点云密度、高程分布等。 3. 体素化曲面提取:可以从体素网格中提取曲面模型,用于进一步的建模和可视化分析。 总之,CloudCompare的体素化功能为点云数据的处理和分析提供了便利。它通过将点云数据离散化为体素网格,使得我们可以更好地理解和利用点云数据。
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