[發明專利]一種點云噪聲點去除方法

有效

• 申請號: 201310535910.5
• 申請日: 2013-11-01
• 公開（公告）號: CN103559689A
• 公開（公告）日: 2014-02-05
• 發明（設計）人: 汪曉妍;錢李勇;楊延紅;管秋;陳勝勇
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 葉志堅

技術領域

本發明屬于計算機圖像處理技術領域，尤其涉及一種計算機三維圖像處理技術的對點云中噪聲點的去除方法。

背景技術

近年來三維數字測量設備的快速發展使直接獲取物體表面高密度點云數據成為可能，這不僅極大地促進了逆向工程的發展，也為后期的快速成型創造了條件。因此，基于點云數據的三維表面建模問題也正日益成為計算機工程領域的一個研究熱點。

逆向工程的任務之一是將目前現實中已經存在的模型，通過三維測量工具或者計算機視覺的方法得到點云數據，進而通過計算機重建出一個真實感的虛擬三維模型。所謂點云是指海量的包含多種信息，如點坐標、點顏色、點光照等的數據點，一般情況下，點云數據僅包含點坐標信息。在理想情況下，利用點云數據，通過點與點的位置關系就可以方便地重建出物體的表面。然而在實際操作中，往往因為采集到的點云數量龐大、噪聲點多而導致后續的三維表面重建結果錯誤。所以通常情況下會首先對這些點云進行去噪、空洞修補等預處理操作。點云的預處理是分析、提取物體特征和進行后期建模的基礎，通常點云的預處理包括降低點云噪聲點，減低點云數據量，獲得點云法向信息等等，這些技術手段將提高后期處理的效率與可靠性。

在點云噪聲處理中，往往有以下三種方法處理噪聲點：

直接觀察法：通過圖形終端，用肉眼辨別點云中偏離較大的孤立點并將其剔除。這種方法適合于數據的初步檢查。

曲線檢查法：該方法首先對點云數據切片化，然后對在某一切片截面上的數據點，用最小二乘法擬合一條曲線，曲線的階次可根據曲面截面的形狀設定，通常為3～4階，然后分別計算中間數據點到樣條曲線的歐氏距離。

弦高差法：連接檢查點前后兩點，計算任意點到弦的距離，如果距離值小于給定值，則保留，否則剔除該點。這種方法適合于均勻分布的較密集的測量點，特別是在曲率變化較大的位置。

以上三種方法原理雖簡單，然而常常首先需要進行切片化，切片化的難點之一是脊線的尋找，同時該類方法只能對一些簡單點云進行噪聲點去除。隨著三維數據采集技術的飛速發展，獲取大規模模型點云數據變得越來越簡單和方便。目前常用的點云獲取技術有：機械測量、光學測量、聲學測量、電磁測量等等。然而，采集方法雖然千差萬別，歸根結底都會伴隨著噪聲，這些噪聲點云對后續的三維重建產生嚴重的干擾，而點云本身只帶有坐標數據，難以確定各個點之間的拓撲關系。因此，點云的去噪也成為當今的一個熱點問題。

發明內容

本發明的目的是為了避免傳統方法中求取點與點之間拓撲關系而消耗的大量計算資源，提出一種點云噪聲點去除方法，有效地提高了算法的計算速度。

為了實現上述發明目的，本發明技術方案如下：

一種點云噪聲點去除方法，用于去除點云中的噪聲點，所述方法包括步驟：

步驟1、根據所述點云是二維點云或三維點云，以所述點云中每個點為圓心或球心，為其賦予初始半徑，并將形成的每個圓或球視為一個點族；

步驟2、對每個點族的半徑進行一次增長迭代；

步驟3、當兩個相鄰點族之間的距離小于他們半徑的和，將所述相鄰點族進行合并，形成一個新的點族；

步驟4、為新的點族賦予一個牽移量，將其向偏離點云重心位置的方向進行牽移；

步驟5、將當前所有點族按照點族的半徑大小進行排序，計算每個點族對應的半徑大小的變化量，若當該變化量大于指定的閾值，則迭代結束，否則返回步驟2進行下一次迭代；

步驟6、將除所述變化量大于指定閾值的點族以外其他點族中的點作為噪聲點去除。

本發明中，對于二維點云，所述初始半徑為：

Rini=αSmax]]>

其中R_ini為初始半徑，α是與所述點云相關的系數，S_max為所述點云覆蓋的最大正方形面積。

進一步地，所述將所述相鄰點族進行合并，是指以所述相鄰點族的半徑和為新的點族的半徑，以所述相鄰點族圓心的連線的中心點為新的點族的圓心。

本發明中，對于三維點云，所述初始半徑為：