[發明專利]提取極點的室內三維點云自動化配準方法

在審

• 申請號: 202110316363.6
• 申請日: 2021-03-24
• 公開（公告）號: CN113052881A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 王程;何克慧
• 申請（專利權）人: 王程
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06K9/46;G06T17/10;G06T19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.提取極點的室內三維點云自動化配準方法，其特征在于，基于建筑室內場景特征，定義極點為由一個水平面和二個豎直面相交得到的交點，基于極點提取的點云自動化配準方法主要包括二個部分，分別為極點提取和三維點云配準，極點提取包括優化Hough變換的特征點提取、改良RANSAC平面檢測的極點提取，三維點云配準包括基于正交不變量的極點匹配、改良RANSAC的配準參數解算；

在極點提取過程中，通過對點云數據進行水平切片和重采樣，從而獲取二值化影像序，通過優化Hough變換對二值化影像中的直線段進行提取，以直線段的端點作為特征點，然后對每個特征點進行鄰域搜索，通過分層統計鄰域點集內的掃描點數量對鄰域點集內的水平面進行檢測和定位，通過改良RANSAC對鄰域點集內的豎直面進行檢測和定位，并加入限定條件消除錯誤的極點鑒別結果，進而完成對極點的鑒別與定位；

在三維點云配準過程中，首先對兩站點云數據中分別提取出的極點進行匹配，通過統計極點在豎直方向上的分布粗略計算出兩站點云數據在豎直方向上的偏移量，減小匹配極點搜索的范圍，利用同一站點云數據內極點間的水平和豎直距離對同一站點云內極點間的歐式距離不變量進行描述，根據歐式距離不變量對分別來自兩站點云數據的極點進行匹配，在得到極點匹配的結果后，再改良RANSAC對配準參數進行解算，初始值計算中以能夠匹配的極點數量最大時對應的配準參數作為初始值，然后根據誤差觀測方程對配準參數進行迭代求解；

按照本發明提出的點云自動化配準方法流程，對其中涉及的重要參數設定進行解析，對多組點云數據進行配準參數解算，分別提出各步驟需要設定的重要參數的范圍，使得可靠性和精度滿足工作需求。

2.根據權利要求1所述的提取極點的室內三維點云自動化配準方法，其特征在于，優化Hough變換的特征點提取包括三維點云的切片與重采樣、提取直線段；

地面激光掃描儀獲取的點云數據采用掃描坐標系，基于地面激光掃描儀在獲取數據前，將儀器水平放置，對儀器進行整平，掃描坐標系以掃描中心為原點，Z軸方向豎直向上，X軸和Y軸不確定方向，本發明對一個水平面和二個豎直面的交點進行提取，將要進行提取的極點至少在一個豎直面的邊緣上，而位于同一豎直面上的掃描點在X-O-Y平面上的投影具有線性分布的特征，根據這一性質對位于豎直面邊緣的特征點進行提取，在特征點提取過程中，首先對點云數據進行水平切片分割，并通過重采樣，將每一個切片數據轉換為二值化影像，得到與點云數據相對應的二值影像序列，然后采用Hough變換的方法，提取直線段，在二值影像序列中提取出直線段端點，將這些直線段端點根據對應的水平切片和像素坐標反算出其在掃描坐標系中的三維坐標，這些特征點視作位于豎直面邊緣，用于進一步的極點鑒別與定位。