如何检测两个三维点云之间的差异？

Question

我有两个使用点云库的三维点云。一个是参考点云(让我们称它为A)，另一个是有缺陷的云(我们称之为B)。这两个点云都是从物体上取下来的，这些物体表面上没有或非常细微的特征，除了边缘。这些点云A和B也是对齐的。

• 我想知道是否有任何算法可以从B中检测缺失的云。
• 如何构建B缺失部分的高分辨率三维图像。

帮助是值得感激的。

Answer 1

我不是这些事情的专家，所以这些大多是想法，不是解决方案，我可能错了。

但是我的天真方法是基于这两个网格的布尔操作/ 构造实体几何 (也请参阅这个问题在gamedev)。如果计算A-B，您将得到包含A中的所有内容的网格(Es)，但不包含B中的所有内容--或者换句话说:B的缺失部分。

然而，这种方法有两个问题：

1. 布尔运算由于浮点不精确和特殊情况而很棘手。
2. 你的网格是嘈杂的，所以它们的表面大部分不会重合，即使是在缺失区域之外。

因此，差异网格将包含许多小的“体积”以外的实际缺失区域。您可以通过在布尔运算期间将某种公差半径添加到A，或者对结果应用一些平滑或其他后处理来纠正这一点。

另一种方法可能不是在网格上执行布尔操作，而是对从点块创建的隐函数进行布尔操作(例如使用移动最小二乘)，然后根据结果的隐式函数(例如行进立方体)创建一个网格。这可能是一个更有力的解决方案。

要创建网格的图像，只需使用OpenGL或DirectX呈现它。

Answer 2

PCL提供了一些“空间变化检测”解决方案。

看看这个链接：变化检测

它使用八叉树结构(从点云构建)并比较这两种八叉树的差异。

Answer 3

只要你的两种云都是有组织的(你从Kinect那里得到它们，AFAIK产生的云是作为规则点网格组织的)，你就可以将它们转换成深度图像。只要你相信云是正确对齐的(你的Kinect是静止的，看着同一个场景)，那么你就可以使用通常的图像处理技术，对深度图像进行处理，包括获取两幅图像之间的差值，平滑，使用某种阈值从差异图像创建掩膜图像。得到面罩图像后，将其应用于B云设置面罩外的所有点到NaNs (如这里的https://stackoverflow.com/a/17282917/1027013)和瞧，B中部分的3d图像不同于A。

虽然我知道这种方法在使用中，但我自己从未使用过，也从未与Kinect玩过。我猜想，由于噪音和小的地面振动，产生的面具也可能太吵，特别是在边缘和剪影点的场景，这是图像处理工具应用于深度面具来救援。