[發明專利]基于圖像處理的K近鄰點云濾波方法、裝置和存儲介質有效

申請號：	202010051013.7	申請日：	2020-01-17
公開（公告）號：	CN111275810B	公開（公告）日：	2022-06-24
發明（設計）人：	張建民;陳富健;龍佳樂	申請（專利權）人：	五邑大學
主分類號：	G06T17/00	分類號：	G06T17/00
代理公司：	廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205	代理人：	孫浩
地址：	529000 廣***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	基于圖像處理近鄰濾波方法裝置存儲介質
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【說明書】：

本發明公開了一種基于圖像處理的K鄰近點云濾波方法、裝置和存儲介質，在獲取三維點云后，構建出二維圖像，通過K鄰近濾波模板在二維圖像中選中若干個點，計算出中心點與K鄰近點之間的歐式距離，基于歐式距離和預先設定的距離閾值和比例閾值判斷中心點是否為噪聲點，對于滿足距離閾值和比例閾值的中心點，基于數量閾值對模板中的K鄰近點數量進行統計，將數量小于數量閾值的模板的中心點設置為離群的噪聲點，通過設置數量閾值實現了空間層面的限制，有效去除離群、散亂和狹長的噪聲點云，提高濾波的準確性和適用范圍。

技術領域

本發明涉及三維形貌測量技術領域，特別是一種基于圖像處理的k近鄰點云濾波方法、裝置和存儲介質。

背景技術

目前，隨著三維掃描技術的發展，獲取物體表面的三維點云數據越來越容易，推動了三維掃描技術廣泛應用于城市建模、逆向工程、測量工程等領域。然而，由于三維掃描設備需要人為操作，加上相機和投影機等設備本身的結構和外界因素的影響，獲取到的三維點云中存在噪聲點云，現有的去噪方法主要是基于K近鄰點的點云濾波方法，但是現有的方法僅針對單獨的噪聲點進行去除，無法去除狹長狀的噪聲點云，濾波效果不佳。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種基于圖像處理的K近鄰點云濾波方法、裝置和存儲介質，能夠去除狹長狀的噪聲點云，提高K近鄰點濾波方法的適用范圍。

本發明解決其問題所采用的技術方案是：第一方面，本發明提供了一種基于圖像處理的K近鄰點云濾波方法，包括以下步驟：

獲取三維點云，構建出二維圖像，所述二維圖像中的二維點與所述三維點云中的三維點唯一對應；

獲取預先設定的K鄰近濾波模板，根據所述K鄰近濾波模板對所述二維圖像進行卷積計算，得出所述K鄰近濾波模板的中心點與所有的K鄰近點之間的歐式距離，若所述歐式距離小于預先設定的距離閾值，則將所述K鄰近點設置為第一K鄰近點，若所述歐式距離大于預先設定的距離閾值，則將所述K鄰近點設置為第二K鄰近點；

獲取預先設定的比例閾值和數量閾值，若所述第一K鄰近點與所述第二K鄰近點的數量比值大于所述比例閾值，或者所述第一K鄰近點與所述第二K鄰近點的數量比值小于所述比例閾值且所述第一K鄰近點和所述第二K鄰近點的數量和小于所述數量閾值，將所述中心點設置為噪聲點。

進一步，所述三維點云由絕對相位圖和圖像獲取設備的內外參數進行重構得出，所述圖像獲取設備包括相機和投影機。

進一步，所述根據所述K鄰近濾波模板對所述二維圖像進行卷積計算具體包括以下步驟：

獲取所述三維點云中與所述中心點所對應的第一點坐標和與所述K鄰近點所對應的第二點坐標；

根據所述第一點坐標和第二點坐標計算出歐式距離。

進一步，所述K鄰近濾波模板的形狀包括但不限于矩形和圓形，所述K鄰近濾波模板中至少包括中心點和若干個K鄰近點。

進一步，若所述第一K鄰近點與所述第二K鄰近點的數量比值小于所述比例閾值且所述第一K鄰近點和所述第二K鄰近點的數量和小于所述數量閾值，還包括：將所述中心點設置為離群噪聲點。