体素化(Voxelization)

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。

### 点云体素化的方法及其实现 #### 体素化的定义与目的 体素化是指将点云数据转换成体素网格的过程,在此过程中,每个体素表示空间中的一个小立方体,并可能包含一组点或者这些点的某些特征。通过这种方式,可以有效地降低原始点云的数据量并简化后续处理流程,比如过滤、特征提取以及分类等操作[^2]。 #### 方法概述 一种常见的硬体素化方式是基于规则的空间划分策略,即将整个工作区域按照固定的尺寸划分为多个互不重叠的小方格即体素单元;对于落在同一个体素内的所有点,则采用某种聚合机制(如取平均值或其他统计特性)来代表该区域内所有的点的信息[^1]。 #### 实现过程 具体到编程实现方面,可以通过Python语言配合NumPy库完成基本功能: ```python import numpy as np def voxelization(points, voxel_size=0.1): """ 对输入的点云进行简单体素化 参数: points (numpy.ndarray): 输入点云数组(Nx3), N为点数. voxel_size (float): 单个体素边长,默认设置为0.1米. 返回: dict: 键为体索单元坐标字符串形式(x_y_z),值为此处聚集后的单个点位信息列表. """ # 计算最小边界框范围 min_bound = np.min(points, axis=0) # 将点位置标准化至原点附近 normalized_points = points - min_bound # 转换成离散索引 indices = ((normalized_points / voxel_size).astype(int)) # 创建字典存储体素及其内部点集 voxels = {} for i in range(len(indices)): key = '_'.join(map(str, tuple(indices[i]))) if key not in voxels.keys(): voxels[key] = [] voxels[key].append(tuple(normalized_points[i])) return voxels ``` 上述函数实现了最基础版本的体素化逻辑,实际应用中还需要考虑更多细节优化,例如去除噪声点的影响、支持更复杂的属性保留方案等等。 #### 高级应用场景 在一些特定领域内,如自动驾驶感知系统中使用的PointPillars架构里,除了常规意义上的体素化外还引入了额外的设计思路——先利用柱状投影技术把三维点云映射到了二维平面上形成所谓的“伪图像”,再经过一系列卷积运算最终达到目标物体识别的目的[^3]。
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