[發(fā)明專利]3D圖像邊緣點(diǎn)云的提取方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010565133.9
• 申請(qǐng)日: 2020-06-19
• 公開（公告）號(hào): CN111815637A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王亞杰;汪鵬飛;劉羽;任宇鵬;盧維;殷俊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/10
• 分類號(hào): G06T7/10;G06T7/13;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市威世博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44280
• 代理人: 瞿璨

1.一種3D圖像邊緣點(diǎn)云的提取方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取所述3D圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

基于所述3D圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)所述3D圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，以獲取到多個(gè)平面聚類集；

將每一所述平面聚類集中的點(diǎn)投影到對(duì)應(yīng)的2D平面上，以獲取到多個(gè)所述平面聚類集中每個(gè)點(diǎn)在對(duì)應(yīng)的所述2D平面上的投影點(diǎn)數(shù)據(jù)，其中，所述平面聚類集對(duì)應(yīng)所述2D平面；

基于多個(gè)所述平面聚類集中每個(gè)點(diǎn)在對(duì)應(yīng)的所述2D平面上的投影點(diǎn)數(shù)據(jù)，將所述2D平面轉(zhuǎn)化為二值圖像；

獲取所述二值圖像的邊緣信息，并根據(jù)所述邊緣信息所對(duì)應(yīng)的2D平面投影點(diǎn)數(shù)據(jù)反向?qū)?yīng)到所述3D圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，以獲取到所述3D圖像邊緣的點(diǎn)云。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述3D圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)所述3D圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，以獲取到多個(gè)平面聚類集，包括：

將所述3D圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)記為第一點(diǎn)集，所述第一點(diǎn)集為所述3D圖像中所有點(diǎn)的集合；

獲取所述第一點(diǎn)集中每個(gè)點(diǎn)的法向量和曲率；

基于所述法向量、所述曲率及所述第一點(diǎn)集，獲取所述多個(gè)平面聚類集。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述法向量、所述曲率及所述第一點(diǎn)集，獲取所述多個(gè)平面聚類集，包括：

按照曲率由小到大排列所述第一點(diǎn)集中的所有點(diǎn)，以形成第二點(diǎn)集；

構(gòu)建一平面聚類集，將所述第二點(diǎn)集中曲率最小的點(diǎn)加入所述平面聚類集中，并在所述第二點(diǎn)集中刪除；

遍歷所述平面聚類集中的點(diǎn)對(duì)應(yīng)所述第二點(diǎn)集中的臨近點(diǎn)；

基于所述臨近點(diǎn)的法向量，判斷所述平面聚類集中的點(diǎn)對(duì)應(yīng)所述第二點(diǎn)集中的臨近點(diǎn)法向量是否滿足條件；

若是，則將所述平面聚類集中的點(diǎn)對(duì)應(yīng)所述第二點(diǎn)集中的臨近點(diǎn)加入所述平面聚類集，并在所述第二點(diǎn)集中刪除，遍歷所述平面聚類集中所有點(diǎn)對(duì)應(yīng)所述第二點(diǎn)集中的臨近點(diǎn)，則構(gòu)建完一所述平面聚類集，返回所述構(gòu)建一平面聚類集，將所述第二點(diǎn)集中曲率最小的點(diǎn)加入所述平面聚類集中，并在所述第二點(diǎn)集中刪除的步驟；

直至所述第二點(diǎn)集中點(diǎn)的數(shù)量小于等于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述3D圖像點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，包括：

采用最鄰近算法對(duì)所述3D圖像中點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將每一所述平面聚類集中的點(diǎn)投影到對(duì)應(yīng)的2D平面上，以獲取到多個(gè)所述平面聚類集中每個(gè)點(diǎn)在對(duì)應(yīng)的所述2D平面上的投影點(diǎn)數(shù)據(jù)，包括：

將所述平面聚類集中點(diǎn)的均值作為2D平面的原點(diǎn)；

任選所述平面聚類集中一點(diǎn)，將其投影到2D平面上，以獲取到所述平面聚類集中每個(gè)點(diǎn)在對(duì)應(yīng)的所述2D平面上的投影點(diǎn)數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述將每一所述平面聚類集中的點(diǎn)投影到對(duì)應(yīng)的2D平面上，包括：

采用最小二乘法擬合2D平面方程，將所述平面聚類集中的點(diǎn)垂直投影到2D平面上。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多個(gè)所述平面聚類集中每個(gè)點(diǎn)在對(duì)應(yīng)的所述2D平面上的投影點(diǎn)數(shù)據(jù)，將所述2D平面轉(zhuǎn)化為二值圖像步驟之后，包括：

對(duì)所述二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理。

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，判斷所述平面聚類集中的點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第二點(diǎn)集中的臨近點(diǎn)的法向量是否滿足條件，包括：

基于以下公式判斷所述平面聚類集中的點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第二點(diǎn)集中臨近點(diǎn)的法向量是否滿足條件：

其中，為所述平面聚類集中的點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第二點(diǎn)集中臨近點(diǎn)的法向量，為第二點(diǎn)集中曲率最小的點(diǎn)的法向量的轉(zhuǎn)置，θ為設(shè)定的生長閾值。

9.一種3D圖像邊緣點(diǎn)云的提取設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括存儲(chǔ)器以及與所述存儲(chǔ)器耦接的處理器；

其中，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)程序數(shù)據(jù)，所述處理器用于執(zhí)行所述程序數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1～8任一項(xiàng)所述3D圖像邊緣點(diǎn)云的提取方法。

10.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)程序數(shù)據(jù)，所述程序數(shù)據(jù)在被處理器執(zhí)行時(shí)，用以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1～8任一項(xiàng)所述3D圖像邊緣點(diǎn)云的提取方法。