[發明專利]一種適用于已配準多視角有序點云的整體優化方法

有效

• 申請號: 201610005672.0
• 申請日: 2016-01-04
• 公開（公告）號: CN105678708B
• 公開（公告）日: 2018-05-29
• 發明（設計）人: 蔣煥煜;胡楊;吳茜
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T17/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 林超

本發明公開了一種適用于已配準多視角有序點云的整體優化方法。針對已配準的多視角有序點云，反復執行下列過程，直到達到迭代終止條件：首先對各點云進行三角化，然后通過檢查點?視點連線與三角面相交的情況來進行干涉檢查，對于產生干涉的點按不同情況進行加權處理與偏移量計算，最后對異常點進行移動或刪除處理。與現有技術相比，本發明在較好地保留點云細節的基礎上有效解決了局部點云形變的問題，同時達到了較好的降噪效果，處理所得的各幅點云仍保持有序，并具有較好的魯棒性，且應用廣泛。

技術領域

本發明屬于計算機圖形技術領域，具體涉及一種適用于已配準多視角有序點云的整體優化方法。

背景技術

在對物體進行三維掃描時，通常需要從被測物的不同方位進行掃描以獲得較完整的三維數據，并需要對所得被測物的多視角三維點云進行配準使其處于同一坐標系中。目前基于結構光、編碼光、ToF等原理的面陣三維掃描設備已被廣泛使用，其所得點云通常為有序點云。因此初始所得的三維數據通常為一組已配準的多視角有序點云。

受測量原理、設備誤差、被測物材質、環境干擾等影響，點云噪聲的存在難以完全避免，某些情況下甚至會產生如局部點云形變等的嚴重誤差，這都導致了所得數據不夠準確，造成表面點云有厚度、點云分層或分叉等問題，對后續的三維重建等工作造成了很大影響。

為解決該問題，目前已有多種對點云進行降噪、修復與優化的方法。常見的方法有：

1.基于鄰域特征的降噪方法。該方法的基本原理是通過建立若干局部區域作為鄰域，并對每一鄰域內的點進行某種處理，從而達到降噪的效果，該種方法通常能較好地在保留點云局部特征的同時完成降噪，但其缺點在于當鄰域尺度選擇較小時難以去除離散性較大的噪聲，而當鄰域尺度選擇較大時又會導致點云細節丟失。

2.基于統計特征的降噪方法。該方法的基本原理為通過對點云的局部或者整體進行統計特征計算，從而識別出噪聲點并進行處理。例如基于聚類的點云降噪方法通過聚類來建立點云的拓撲關系，從而完成噪聲點的識別與刪除。此類方法通常能較好地去除點云中的離散噪聲，但難以有效地處理混雜于物體點云表面的噪聲以及局部點云形變的情況。

3.非剛性配準。該方法的基本原理為通過識別多視角點云的局部特征，將不同視角點云中非重疊的相似部分加以移動與變形，使具有相同特征的點云能夠良好地重疊。該方法雖不屬于純粹的點云降噪方法，但其能有效解決點云局部形變的問題，而其缺點在于對點云的既有特征依賴性較強，易存在誤匹配或識別不到特征的情況。

發明內容

為解決背景技術中存在的問題，本發明提出了一種適用于已配準多視角有序點云的整體優化方法。

本發明采用如下步驟的技術方案：

1)初始化：載入各幅點云及其各自的視點，各幅點云均為有序點云，且各幅點云已經配準，初始化迭代次數NI為1；

2)點云三角化：對各幅點云分別使用有序點云三角化方法進行三角化；

3)干涉檢查：定義點云中存在的點為有效點，為各幅點云中的每個有效點均設立可移動標記BT，并初始化為-1；對各幅點云中的每個有效點分別進行干涉檢查處理，獲得干涉組，每個干涉組包括被遮擋點E、三角面T、三角面T三個頂點各自對應的偽目標點Q’、干涉距離H和干涉方向D的數據；

4)計算權重：為各幅點云中的每個有效點均設立被遮擋權重Wd、正面遮擋權重Wf和反面遮擋權重Wb的三個權重值，并都初始化為0，然后對每個干涉組分別采用如下方式進行處理；