[發明專利]一種基于形態學圖形處理的點云數據平滑方法

在審

• 申請號: 201910610308.0
• 申請日: 2019-07-08
• 公開（公告）號: CN110458764A
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發明（設計）人: 趙毅強;艾西丁·艾克白爾;陳瑞;夏顯召;周意遙
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 12107 天津市三利專利商標代理有限公司
• 代理人: 韓新城<國際申請>=<國際公布>=<進入

本發明公開一種基于形態學圖形處理的點云數據平滑方法，包括：基于八叉樹算法將點云數據體素化；在體素化點云數據的基礎上，遍歷提取出邊界體素，選取表面和邊角點的點集合作為進行平滑處理的候選特征點；利用三維形態學算子對候選特征點進行開操作與閉操作，從而達到對點云數據的平滑、去噪以及表面修復。本發明能達到對點云數據的平滑，去噪以及表面修復效果。

技術領域

本發明涉及激光雷達點云數據處理技術領域，特別是涉及一種基于形態學 圖形處理的點云數據平滑方法。

背景技術

激光掃描測距技術(LiDAR)作為新型遙感技術，因其高精度和高效率， 以及便捷性，在測繪勘探，自動駕駛，氣象檢測，建筑幾何模型搭建等方面成 為了各行業界研究的重點方向，LiDAR是一種快速、安全的方法，可以捕獲目 標場景的三維信息。

激光掃描獲取的點云數據包含目標物的豐富的空間信息和表面輪廓信息。 在建筑物三維建模，自動駕駛，高精度地圖，環境實時監控等領域發揮了關鍵 的作用。確定點云中點之間的鄰域關系，稱為拓撲估計，是一個重要的問題， 因為它表明了點云的底層結構，這可以進一步揭示點云的語義信息。利用點云 數據的語義信息可以更好的完成特征識別檢測，點云數據的配準等工作，從而 提升算法效果。而點云數據自身的稀疏性和不規則性，導致連續完整的空間拓 撲信息在點云數據中缺失。

為了建立完整的模型必須對表面進行平滑處理和漏洞修復。在不能進行額 外掃描的情況下，可以通過對數據重采樣來解決這一問題，重采樣算法通過對 周圍數據點進行高階多項式插值來重建表面缺少的部分。目前，對于稀疏的點 云數據采取的重采樣方法有鄰域插值法，PU-Net上采樣等。而這些算法存在局 部區域缺乏精確擴充，從而產生一些非理想的擴充點或者無法對數據中的漏洞 和缺失部分的填充等問題。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術中存在的技術缺陷，而提供一種基于形態學 圖形處理的點云數據平滑方法，該方法基于八叉樹算法結合三維形態學圖像處 理的算法來對點云進行精確的平滑，去噪及修復處理，能快速的定位目標物并 對其進行平滑和去噪。

為實現本發明的目的所采用的技術方案是：

一種基于形態學圖形處理的點云數據平滑方法，包括：

基于八叉樹算法將點云數據體素化；

在體素化點云數據的基礎上，遍歷提取出邊界體素，選取表面和邊角點的 點集合作為進行平滑處理的候選特征點；

利用三維形態學算子對候選特征點進行開操作與閉操作，從而達到對點云 數據的平滑、去噪以及表面修復。

優選的，所述三維形態學算子為一個半徑為r的三維球。

具體的，所述的基于八叉樹算法將點云數據體素化r步驟如下：

1).設定最大遞歸深度，用以決定最小子空間的包圍盒大小；

2).以包含目標物的尺寸最大的立方體作為根節點或零級節點；

3).依序將點云數據中的單位元素放置到能包含且沒有子節點的立方體，即 指將想要存儲的坐標歸類到所屬子節點的包圍盒；

4).若沒達到最大遞歸深度，就將該立方體細分為八等份，再將該立方體所 包含的單位元素全部分組給八個子立方體；

5).若判定子立方體所分配到的單位元素數量不為零并且跟父立方體一樣， 則該子立方體停止細分；

6).重復第3)步，直到達最大遞歸深度。