[發明專利]在點云中回填點

有效

• 申請號: 201310556662.2
• 申請日: 2013-11-11
• 公開（公告）號: CN103810744B
• 公開（公告）日: 2018-09-21
• 發明（設計）人: T·N·蒙德亨克;Y·歐威斯克;K·科米
• 申請（專利權）人: 波音公司
• 主分類號: G06T15/00
• 分類號: G06T15/00;G06T7/00
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 趙蓉民

一種用于增加點云（132）中的點的裝置、系統和方法。在其中一個示例性實施例中，接收場景（110）的二維圖像（121）和該場景（110）的點云（132）。將點云（132）中的至少一部分點映射到二維圖像（121）以形成變換點（146）。使用二維圖像（121）和變換點建立融合數據陣列（150）。使用該融合數據陣列（150）為點云（132）確定新點（164）。將新點（164）加到點云（132）中以形成新的點云（162）。

技術領域

本發明通常涉及點云，具體地，涉及增加點云的分辨率。更具體地，本發明涉及用于增加點云中點的數量從而增加點云的分辨率的系統和方法。

背景技術

點云是描述三維場景的三維（3D）坐標系中點的集合。通常，點云中的點表示對象的外表面。光探測和測距（light detection and ranging，LIDAR）系統是能夠產生點云的一種類型的傳感器系統的一個實例。還可以使用如立體攝像機系統、移動激光成像系統和其他類型的傳感器系統產生點云。

點云還可用于執行各種操作如，例如，對象識別、對象分類、場景可視化、分割、二維圖像數據增強和/或其他類型的操作。使用點云執行這些操作的性能水平會取決于點云的分辨率。

如本文所用，點云的“分辨率”可以是點云獲取的場景中的特征在點云內可辨別的細節水平。點云的分辨率可以取決于點云中點的數量和/或點云的一部分或更多部分中的點的密度。如本文所用，“點密度”衡量每單位體積內的點的數量。密度比點云的另一部分高的那部分點云比該其他部分更密集。

在一些情形下，使用稀疏點云的對象識別、對象分類、分割和/或場景可視化會產生不準確的結果。例如，點云可能不夠密集從而不能正確地進行對象識別或分類。

一些目前可用于增加點云中點的數量的解決方案包括對場景中的對象進行假設。例如，可以假設場景中對象的形狀并根據這些假設將新點加到點云中。然而，對于這些類型的解決方案，加入的新點在三維參考坐標系中的位置沒有期望的準確。

另外，一些目前可用的解決方案可能無法考慮場景中的實際洞穴或間隙。例如，對于一些目前可用的解決方案，新點可能加入到點云中表示場景中實際的洞穴或間隙所在的位置。此外，一些目前可用的解決方案會將連接對象的點加到點云中，而這些對象在場景中沒有被連接，例如，樹頂和地面。因此，希望有一種方法和裝置至少考慮一些上述討論的問題以及其他可能的問題。

發明內容

在其中一個示例性實施例中，裝置包括圖像處理系統。該圖像處理系統被配置為將場景的點云中的至少一部分點映射到場景的二維圖像以形成變換點。圖像處理系統被配置為使用二維圖像和變換點建立融合數據陣列。此外，圖像處理系統被配置為使用融合數據陣列確定點云的新點并將新點加到點云中以形成新的點云。

在另一個示例性實施例中，圖像處理系統包括融合管理器、深度值生成器和點云管理器。融合管理器被配置為將場景的點云中的至少一部分點映射到場景的二維圖像以形成變換點，而且被配置為使用二維圖像和變換點建立融合數據陣列。融合數據陣列包括與含有非空深度值的填充數據向量相關聯的匹配元素和與含有空的深度值的未填充數據向量相關聯的非匹配元素。深度值生成器被配置為確定新的深度值以替換至少一部分空的深度值。點云管理器被配置為使用新的深度值確定點云的新點并將新點加入到點云中以形成新的點云。

在又一個示例性實施例中，提供了用于向點云中增加多個點的計算機實施方法。接收場景的二維圖像和場景的點云。點云中至少一部分點被映射到二維圖像以形成變換點。使用二維圖像和變換點建立融合數據陣列。使用融合陣列確定用于點云的新點。將新點加到點云中以形成新的點云。

本文所述的任何前述實施例還能構思下列項所述的計算機實施方法。

第12項：用于向點云（132）中增加多個點的計算機實施方法，該計算機實施方法包括：