Введение
Набор точек данных в трехмерном пространстве
Облако точек — это дискретный набор точек данных в пространстве. Точки могут представлять собой трехмерную форму или объект. Каждая точка имеет свой набор декартовых координат (X, Y, Z). Облака точек обычно получаются с помощью 3D-сканеров или программного обеспечения для фотограмметрии, которое измеряет множество точек на внешних поверхностях окружающих объектов. Являясь результатом процессов 3D-сканирования, облака точек используются для различных целей, включая создание 3D-моделей в системах автоматизированного проектирования (CAD) или географических информационных системах (GIS) для изготовленных деталей, для метрологии и контроля качества, а также для множества приложений визуализации, анимации, рендеринга и массовой кастомизации.
Выровнение и регистрация
Облака точек часто выравниваются с 3D-моделями или с другими облаками точек, процесс, называемый регистрацией наборов точек. В промышленной метрологии или при инспекции с использованием промышленной компьютерной томографии облако точек изготовленной детали может быть сопоставлено с существующей моделью и сравнено с ней для выявления расхождений. Геометрические размеры и допуски также могут быть извлечены непосредственно из облака точек.
Переход на 3D поверхности
Хотя облака точек могут быть непосредственно визуализированы и проанализированы, они часто преобразуются в модели полигональной сетки или треугольной сетки, модели поверхностей на основе неравномерных рациональных B-сплайнов (NURBS) или CAD-модели посредством процесса, обычно называемого реконструкцией поверхности. Существует множество методов преобразования облака точек в 3D-поверхность. Некоторые подходы, такие как триангуляция Делоне, альфа-формы и метод вращающегося шара, строят сеть треугольников на основе существующих вершин облака точек, в то время как другие преобразуют облако точек в объемное поле расстояний и реконструируют неявную поверхность, определенную алгоритмом "шагающих кубов". В географических информационных системах облака точек являются одним из источников для создания цифровых моделей рельефа местности. Они также используются для создания трехмерных моделей городских сред. Беспилотные летательные аппараты (дроны) часто используются для сбора серии RGB-изображений, которые затем могут быть обработаны на платформе алгоритмов компьютерного зрения, таких как AgiSoft Photoscan, Pix4D, DroneDeploy или Hammer Missions, для создания RGB-облаков точек, на основе которых можно выполнять измерения расстояний и объемные оценки. Облака точек также могут использоваться для представления объемных данных, как это иногда делается в медицинской визуализации. Использование облаков точек позволяет реализовать мультисемплинг и сжатие данных.
Сжатие MPEG Point Cloud
MPEG начала стандартизацию сжатия облаков точек (PCC) с помощью запроса предложений (CfP) в 2017 году. Были выделены три категории облаков точек: категория 1 для статических облаков точек, категория 2 для динамических облаков точек и категория 3 для последовательностей LiDAR (динамически полученных облаков точек). В итоге были определены две технологии: G PCC (PCC на основе геометрии, ISO/IEC 23090 часть 9) для категорий 1 и 3; и V PCC (PCC на основе видео, ISO/IEC 23090 часть 5) для категории 2. Первые тестовые модели были разработаны в октябре 2017 года: одна для G PCC (TMC13) и другая для V PCC (TMC2). С тех пор эти две тестовые модели совершенствовались благодаря техническим доработкам и сотрудничеству, и ожидалось, что первая версия спецификаций стандарта PCC будет завершена в 2020 году в рамках серии ISO/IEC 23090, посвященной кодированному представлению иммерсивного медиаконтента.