[發(fā)明專利]一種蘋果葉片點云精簡方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711385229.1 | 申請日： | 2017-12-20 |
| 公開（公告）號： | CN108198244B | 公開（公告）日： | 2020-11-10 |
| 發(fā)明（設計）人： | 劉剛;張偉潔;郭彩玲 | 申請（專利權）人： | 中國農業(yè)大學 |
| 主分類號： | G06T17/10 | 分類號： | G06T17/10 |
| 代理公司： | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人： | 王瑩;吳歡燕 |
| 地址： | 100193 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 蘋果 葉片 精簡 方法 裝置 | ||
1.一種蘋果葉片點云精簡方法，其特征在于，包括：
S1，使用三維激光掃描設備獲取蘋果葉片的空間三維信息，并對所述空間三維信息進行去噪處理，獲得原始點云；
S2，利用基于包圍盒的K-鄰域搜索方法計算所述原始點云中的任一點的K-鄰域，并通過計算每個點與其K-鄰域內各鄰近點之間的平均距離確定是否為離群點，將所有離群點從所述原始點云中刪除，獲得當前點云；
S3，基于最小二乘法計算所述當前點云中的任一點的法向量、K-鄰域內的局部平均曲率以及所述當前點云的全局平均曲率和曲率方差；
S4，通過建立k-d樹空間拓撲結構并利用所述當前點云中各個點與其K-鄰域內各鄰近點之間的位置關系，確定當前點云中的邊界點；
S5，對于當前點云中的任一非邊界點，根據所述全局平均曲率、曲率方差以及預設的點云精簡率確定曲率閾值，并根據所述非邊界點的K-鄰域內的局部平均曲率與所述曲率閾值間的大小關系以及所述非邊界點與其K-鄰域內所有鄰近點的法向量的點積和的正負情況，將所述非邊界點劃分為特征點及非特征點；
S6，根據所述預設的點云精簡率，將所有非特征點所組成的點云劃分為多個邊長等長的子立方體，計算每個所述子立方體的重心點，并將所述邊界點、特征點及重心點存儲為最終的精簡點云結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S2進一步包括：
S21，建立所述原始點云的最大包圍盒；
S22，將所述最大包圍盒劃分為邊長等長的多個子立方體，從所述原始點云中任意選取一個點作為當前點，根據當前點的坐標值，計算當前點所在子立方體的索引并進行存儲；
S23，在當前點所在子立方體及相鄰的26個子立方體中搜索距離當前點最近的前K個點作為當前點的K-鄰域，并在搜索過程中，通過創(chuàng)建兩個向量分別存儲當前點的K-鄰域內各鄰近點的索引以及當前點與其K-鄰域內各鄰近點間的歐氏距離；
S24，根據當前點與其K-鄰域內各鄰近點間的歐氏距離計算當前點與其K-鄰域內各鄰近點間的平均距離；
S25，重復步驟S21至S24直至遍歷完所述原始點云，根據所述原始點云中的各個點與其K-鄰域內各鄰近點間的平均距離計算全局平均距離和距離方差；
S26，根據所述全局平均距離和距離方差確定距離閾值，將所獲得的各個點與其K-鄰域內各鄰近點間的平均距離與所述距離閾值逐一進行比較，若所述平均距離大于距離閾值，則將所述平均距離對應的點標記為離群點；
S27，將所有離群點從所述原始點云中刪除，獲得當前點云。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟S3進一步包括：
S31，確定曲面擬和方程，并根據最小二乘擬合原理，使所述曲面擬合方程取最小值，獲得下式：
其中，Nb(Pi)為Pi的K-鄰域點集合；
S32，分別對上式中的常系數a,b,c求偏導并取0，獲得常系數a，b，c的值；
S33，記
分別記偏導為fx,fy,fxy,fxx,fyy，則所述當前點云中的任一點Pi的法向量
S34，根據上述各偏導fx，fy，fxy，fxx及fyy的值，分別計算所述點Pi的高斯曲率KGauss、K-鄰域內的局部平均曲率Hi；
S35，重復步驟S31至S34，直至遍歷完所述當前點云，并根據當前點云各點的K-鄰域內的局部平均曲率計算當前點云的全局平均曲率Hglobal以及曲率方差。
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