Облако точек

Облако точек (англ. point cloud) — набор вершин в трёхмерной системе координат. Эти вершины, как правило, определяются координатами X, Y и Z и, как правило, предназначены для представления внешней поверхности объекта.

Облака точек чаще всего создаются 3D-сканерами. Эти устройства в автоматическом режиме замеряют большое количество точек на поверхности сканируемого объекта и зачастую генерируют на выходе облако точек как файл данных. Таким образом, облако точек представляет собой множество точек, полученных в результате 3D-сканирования объекта.

В результате процесса трёхмерного сканирования облака точек используются для многих целей, в том числе для создания трёхмерных CAD-моделей для производственных деталей, для метрологии и контроля качества, а также для множества других целей, связанных с визуализацией, компьютерной анимацией, рендерингом и приложений массовой кастомизации.

Хотя облака точек могут быть непосредственно визуализированы и проверены,^[1] они, как правило, не используются напрямую в большинстве 3D-приложений, и поэтому, как правило, конвертируются в полигональную сетку, модели с NURBS—поверхностями или CAD-модели при помощи процесса, известного как «реконструкция поверхности» (англ. surface reconstruction). Существует много подходов для преобразования облака точек в трёхмерные поверхности. Некоторые подходы, такие как триангуляция Делоне, альфа-формы (англ. alpha shapes) и поворотные шары (англ. ball pivoting), строят сетку треугольников поверх существующих вершин облака точек. Другие подходы конвертируют облако точек в поле объёмных расстояний (англ. volumetric distance field) и реконструируют неявные поверхности, а потом определяют их через алгоритм Marching cubes.^[2]

Одним из приложений, где облака точек используются непосредственным образом, является индустриальная метрология и проверка качества. Облако точек, полученное в результате трёхмерного сканирования готового промышленного изделия, может быть приведено в соответствие с CAD-моделью этого изделия или даже другому облаку точек, и в результате сравнения можно обнаружить отличия между проектными и фактическими параметрами. Эти различия могут отображаться в виде цветных карт, на которых места и участки отклонений между фактической и формальной моделью могут быть автоматически выделенными определённым индикатором. Геометрические размеры и допуски (англ. Geometric dimensions and tolerances) также могут быть непосредственно получены из облака точек.

Облака точек могут использоваться для представления и визуализации объёмных данных, например, в области медицинской визуализации. Благодаря использованию облаков точек в этих задачах достигается мульти-сэмплинг и сжатие данных.^[3]

В геоинформационной системе облака точек являются одним из источников для создания цифровой модели рельефа (англ. Digital elevation model).^[4] Облака точек также могут использоваться в целях получения 3D-модели городской среды.^[5]

Облака точек являются ключевой компонентой программной технологии рендеринга в реальном времени под названием «Unlimited Detail», которая разрабатывается австралийской компанией Euclideon с 2004 года.^[6][7]

См. также

• Итеративный алгоритм ближайших точек (ICP) — алгоритм, использующийся для сведения к минимуму разницы между двумя облаками точек.
• MeshLab (англ.) — программный инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для управления облаками точек и конвертации их в трёхмерные полигональные модели.
• PCL (Point Cloud Library) (англ.) — всесторонная свободная библиотека для n-мерных облаков точек и трёхмерной обработке геометрии

Примечания

1. ↑ Rusinkiewicz, S. and Levoy, M. 2000. QSplat: a multiresolution point rendering system for large meshes. In Siggraph 2000. ACM , New York, NY, 343-352. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/344779.344940
2. ↑ Meshing Point Clouds A short tutorial on how to build surfaces from point clouds
3. ↑ Sitek et al. "Tomographic Reconstruction Using an Adaptive Tetrahedral Mesh Defined by a Point Cloud" IEEE Trans. Med. Imag. 25 1172 (2006)
4. ↑ From Point Cloud to Grid DEM: A Scalable Approach
5. ↑ K. Hammoudi, F. Dornaika, B. Soheilian, N. Paparoditis. Extracting Wire-frame Models of Street Facades from 3D Point Clouds and the Corresponding Cadastral Map. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (IAPRS), vol. 38, part 3A, pp. 91-96, Saint-Mandé, France, 1-3 September 2010.
6. ↑ Krishan Sharma Local company Unlimited Detail promises just that...  (англ.). Atomic MPC (англ.) (26 августа 2010 года). Архивировано из первоисточника 13 августа 2011. Проверено 2 августа 2011.
7. ↑ Priya Ganapati New Graphics Tech Promises Speed, Hyperrealism  (англ.). Wired (22 апреля 2010 года). Архивировано из первоисточника 13 августа 2011. Проверено 2 августа 2011.

Внешние ссылки

• Matthias Hopf Point Cloud Visualization  (англ.). Университет Штутгарта. Institute for Visualization and Interactive Systems (13 апреля 2006 года). Архивировано из первоисточника 16 августа 2012. Проверено 10 августа 2011.
• Remondino Fabio FROM POINT CLOUD TO SURFACE: THE MODELING AND VISUALIZATION PROBLEM  (англ.) (PDF). Швейцарская высшая техническая школа Цюриха. Institute of Geodesy and Photogrammetry, Swiss Federal Institute of Technology (24-28 февраля 2003 года).(недоступная ссылка — история) Проверено 10 августа 2011.
• Sandi Johnson, John Allen What Is a Point Cloud?  (англ.). wiseGEEK (24 мая 2011 года). Архивировано из первоисточника 15 мая 2012. Проверено 10 августа 2011.