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[發(fā)明專利]一種基于深度信息的3D點云濾波方法及系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202211018237.3 申請日: 2022-08-24
公開(公告)號: CN115330634A 公開(公告)日: 2022-11-11
發(fā)明(設計)人: 趙磊;曹一波;劉好新;肖應旺;王崇江;劉宇鵬 申請(專利權)人: 寧波國瑯機器人科技有限公司
主分類號: G06T5/00 分類號: G06T5/00;G06T7/50;G06T7/62;G06V10/762
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 315600 浙江省寧波市寧海*** 國省代碼: 浙江;33
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 深度 信息 濾波 方法 系統(tǒng)
【說明書】:

本申請涉及一種基于深度信息的3D點云濾波方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術的領域,該方法包括獲取圖像信息;生成深度圖并生成三維坐標信息;生成聚類信息;計算聚類中心信息;計算出點云半徑信息;計算深度平均值信息;計算點云半徑閾值信息;當點云半徑信息小于點云半徑閾值信息時將當前聚類信息視為噪點信息并從圖像信息中去除,改善了濾波過程中容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)差異過大的情況,對結果造成干擾的問題,本申請具有濾除非障礙物形成的數(shù)據(jù)點,避免造成誤判或漏判,提高了去除噪點的準確性的效果。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術的領域,尤其是涉及一種基于深度信息的3D點云濾波方法及系統(tǒng)。

背景技術

隨著現(xiàn)代技術水平的發(fā)展,基于 3D視覺的新興應用場景蓬勃發(fā)展,3D點云越來越受到人們的廣泛關注。點云有著廣泛的應用領域包括機器人技術、3D圖形、自動駕駛、虛擬現(xiàn)實(AR/VR/MR)等。

針對上述中的相關技術,發(fā)明人認為,為了跟上不斷增長的應用需要,研究和開發(fā)有效存儲、處理的相關算法來處理點云的意義正顯著上升。傳統(tǒng)的分析算法處理點云,主要側(cè)重于對點的局部幾何特征進行編碼,濾波過程中容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)差異過大的情況,對結果造成干擾,尚有改進的空間。

發(fā)明內(nèi)容

為了改善濾波過程中容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)差異過大的情況,對結果造成干擾的問題,本申請?zhí)峁┮环N基于深度信息的3D點云濾波方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及智能終端。

第一方面,本申請?zhí)峁┮环N基于深度信息的3D點云濾波方法,采用如下的技術方案:

一種基于深度信息的3D點云濾波方法,包括:

獲取圖像信息;

根據(jù)圖像信息生成深度圖并依據(jù)深度圖的坐標結合深度值生成三維坐標信息,其中三維坐標信息包括橫坐標信息、縱坐標信息和深度信息;

根據(jù)三維坐標信息生成聚類信息;

任意選取聚類信息并計算聚類中心信息,將選取的聚類定義為當前聚類信息;

根據(jù)聚類中心信息計算出點云半徑信息;

根據(jù)當前聚類信息對應的三維坐標信息中的深度信息計算出深度平均值信息;

根據(jù)深度平均值信息計算出點云半徑閾值信息;

當點云半徑信息小于點云半徑閾值信息時將當前聚類信息視為噪點信息并從圖像信息中去除。

通過采用上述技術方案,在通常情況下,真實的障礙物在深度圖中會體現(xiàn)為一系列相對連貫的數(shù)據(jù)點,而深度圖中的噪點通常體現(xiàn)為離散的跳變點,因此可以用聚類的方法探測是障礙物還是噪聲,通過對聚類內(nèi)的點的最大分布范圍進行計算后換算成點云半徑閾值,然后根據(jù)深度平均值是否小于點云半徑閾值內(nèi),從而判斷點云是否對應場景中的真實障礙物還是噪點,從而濾除非障礙物形成的數(shù)據(jù)點,不論是離障礙物的較遠的噪點還是距離較遠的噪點,這種方法都能夠通過自適應的調(diào)整進行精確的處理,避免造成誤判或漏判,提高了去除噪點的準確性。

可選的,根據(jù)聚類中心信息計算出點云半徑信息的方法包括:

計算當前聚類信息中的所有數(shù)據(jù)點和聚類中心信息的三維距離值并篩選出三維距離值最大的數(shù)值定義為點云半徑信息。

通過采用上述技術方案,通過聚類算法得到的點云,點云中的數(shù)據(jù)點是相對連貫的,不會有孤立的跳變點,因此取與中心距離的最大值作為點云半徑能夠反映點云的最大分布范圍,以此為依據(jù),判斷點云是否對應場景中的真實障礙物還是噪點,提高了排除噪點的準確性。

可選的,根據(jù)聚類中心信息計算出點云半徑信息的另一種方法包括:

計算當前聚類信息中的所有數(shù)據(jù)點和聚類中心信息的單維距離值,將該單維距離值定義為單維距離信息;

分別篩選任意一個單維距離信息中的最大值和最小值并計算兩者之間的差值,將該差值定義為單維跨度信息;

選擇單維跨度信息中的最大值并計算最大值的一半定義為點云半徑信息。

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