基于线激光扫描三维点云快速复合滤波处理方法技术

本发明专利技术基于线激光扫描三维点云快速复合滤波处理方法属于视觉测量领域，涉及一种基于线激光扫描式三维点云快速复合滤波处理方法。该方法采用了体素滤波算法、中值滤波和移动窗口最小二乘滤波算法进行复合滤波，首先通过体素滤波算法去除主体点云外的无效点云以及孤立点云，然后采用中值滤波去除混杂在主体点云内以及边缘的高频噪声，最后采用移动窗口最小二乘滤波对扫描式点云进行逐线拟合滤波，滤除混杂在主体点云内的小尺度噪声，最终得到去除噪声后的有效三维点云。该方法有效改善了单一滤波方式无法同时去除多种噪声的缺点，有效扩展了滤波的适用范围，是一种具有广泛应用前景的滤波方法。

【技术实现步骤摘要】
基于线激光扫描三维点云快速复合滤波处理方法
本专利技术属于视觉测量领域，涉及一种基于线激光扫描三维点云快速复合滤波处理方法。
技术介绍
随着科学技术的不断发展，零部件测量逐步成为生产中不可或缺的重要环节，包括轮廓、间隙、形貌以及缺陷等各种类型的测量问题都对测量方法的准确性以及快速性提出很高的要求。在现有的测量方法中线激光测量方式以其快速、高精度以及非接触等测量优势在工业生产中得以广泛应用。线激光扫描仪是精确获取被测物表面三维形貌的关键测量仪器，以其精度高、适应性好等优点被广泛用于测量领域。线激光扫描仪扫描被测物表面，得到被测物表面的三维点云，由于测量现场存在反光、遮挡等复杂情况，被测物表面三维点云容易出现大、小尺度的噪声以及无效点云。无效点云一般远离被测物主体点云，多为被测物支撑结构的点云。在主体点云的边缘容易存在大尺度高频噪声点，在其内部容易存在小尺度低频噪声。对于点云的滤波去噪方法，按照点云的类型分为两大类：有序点云滤波和散乱点云滤波。扫描式点云属于有序点云，对于有序点云中噪声的滤波处理方法主要包括高斯滤波、中值滤波和均值滤波。这三种点云滤波方法都是从图像处理方法中演化而来，对于不同类型的噪声，三种滤波方法均有不同的效果。其中，均值滤波是使用模板内所有点的高程值的平均值代替模板中心点的高程值，对于所有类型的高频噪声均具有一定的减弱效果，效果一般；中值滤波是计算模板内所有点的高程值的中值作为模板中心点的高程值，对于椒盐噪声具有很好的去除效果且能够较好的保留点云边缘特征，在高频噪声去除以及保留边缘特征方面比均值滤波要好。高斯滤波是对某点邻域内不同位置点的高程值被赋予不同的权值，然后将加权平均值作为该点的高程值，对于服从正态分布的噪声具有很好的抑制效果。综合上面三种经典的有序点云滤波方法，单一的滤波方式仍然无法有效去除远离主体点云的无效点云、大、小尺度噪声。河海大学的曹爽等于2013年在《东南大学学报》自然科学版的第S2期发表了“基于特征选择的双边滤波去噪方法”一文，使用最小包围盒法，去除第一和第二类噪声点，并通过邻域点和栅格点分别计算不同的双边滤波因子，避免了双边滤波算法过光顺的问题，但特征选择的过程较为繁琐。桂林电子科技大学的袁华等人于2015年在《计算机应用》第8期发表了“基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法”一文，利用统计滤波和半径滤波相结合的方式去除第一、第二类噪声点，并对双边滤波因子进行了改进，考虑了法向量夹角对权值的影响，但损失了点云的深度信息。南昌大学的吴禄慎等人于2016年在《光学精密工程》第6期发表了“基于特征信息分类的三维点数据去噪”一文，提出了一种基于特征信息分类的三维点云数据去噪方法，利用法向量和曲率估计法对特征信息分类，并对不同的特征区域分别进行均值滤波和双边滤波，该方法有效避免了双边滤波对特征信息较少的平坦区域产生过光顺现象，但无法对大尺度噪声进行去除。因此，需要专利技术一种复合滤波方法，能够适用于多种噪声的去除且能够较好得保留被测对象原来的特征信息。
技术实现思路
本专利技术为克服现有技术的缺点，专利技术了一种基于线激光扫描三维点云快速复合滤波处理方法，改进了单一滤波方法无法同时去除主体点云外孤立噪声点和主体点云内小尺度噪声点的缺陷，通过点云复合滤波算法实现了大尺度噪声到小尺度噪声的逐一有效去除，该方法有效提高了滤波算法的适应性、鲁棒性和有效性，是一种具有广泛应用的滤波算法。本专利技术采用的技术方案是一种基于线激光扫描三维点云快速复合滤波处理方法，其特征是，该方法采用了体素滤波算法、中值滤波和移动窗口最小二乘滤波算法进行复合滤波，首先通过体素滤波算法去除主体点云外的无效点云以及孤立点云，然后采用中值滤波去除混杂在主体点云内以及边缘的高频噪声，最后采用移动窗口最小二乘滤波对扫描式点云进行逐线拟合滤波，滤除混杂在主体点云内的小尺度噪声，最终得到去除噪声后的有效三维点云，方法的具体步骤如下：第一步：搭建点云采集系统，获取扫描式点云将线激光扫描仪通过夹具2安装到PI电控平台1，同时将PI电控平台1的I/O输出端口与线激光扫描仪3的外触发端连接，将标准球5放在标准球座4上，并同支撑平台6一起放置在线激光扫描仪3的扫描景深内；当线激光扫描仪3处于PI左极限位置时，以线激光扫描仪3的X、Z轴及PI电控平台1的运动Y轴建立全局基准坐标系O-XYZ，设置PI电控平台1合适的运动速度和触发频率，对被测物标准球5进行定点定距离扫描，由计算机7采集点云，经过坐标换算得到被测物含有噪声的原始三维点云矩阵P；第二步：利用体素滤波器去除无效点云获取三维有效点云采用体素滤波器对三维点云进行截取去除无效点云，具体过程由第一步获得被测对象的原始点云集P以及单点的三维坐标值：P＝{g(xi,yi,zi),xi,yi,zi∈R,i≤n}(1)g(xi,yi,zi)＝f(xi,yi,zi)+ev(xi,yi,zi)+es(xi,yi,zi)(2)其中，P为原始三维点云集，g(xi,yi,zi)为原始点云集中第i点坐标值，n为点云总数量，f(xi,yi,zi)为无噪声的点云，ev(xi,yi,zi)为点云集的噪声，es(xi,yi,zi)为点云集中的无效点云，其中ev(xi,yi,zi)不能完全去除只能降低，而es(xi,yi,zi)通过体素滤波器滤除；根据被测物三维主体点云分布情况和噪声分布情况，选取合适的点云截取边界xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax，删除边界外的点云获得新的点云集Q及其边界长度：Q＝{g(xi,yi,zi),xmin≤xi≤xmax,ymin≤yi≤ymax,zmin≤zi≤zmax,i≤n}(3)公式(4)中KX,KY,KZ为新点云集Q的X、Y、Z方向的边界长度；第三步：采用中值滤波去除高频噪声采用中值滤波对点云进行高频噪声的消除，先按扫描方向，即Y方向对点云集进行分组线激光扫描仪3获取的扫描点云在X方向的点云间隔为0.02m,Y方向的点云间隔T由扫描对象的表面复杂情况具体设定；假设每c×d为一个扫描窗口，按照c×d大小的点云阵为一组，共分为组；然后，用各组点的Z值中位数取代本组中心位置点的Z值计算各组点Z值的中位数，并将该Z值取代该组中心位置点的新Z坐标值，以此类推，直至遍历完所有组的点云，利用该方法达到去除各组高频噪声的目的，经过此次噪声去除，得到新的点云集S；第四步：采用最小二乘滤波算法平滑滤波采用最小二乘滤波算法平滑滤波，由于扫描线式点云具有明显的拓扑关系，进行逐线拟合曲线，达到去除小尺度噪声的目的，具体过程如下：1)被测对象三维表面特征不同导致拟合曲线的次数不同，需要根据具体表面特征选取合适的拟合多项式次数k；其中；其中：a0,a1,a2,a3,.....,ak-1,ak为拟合多项式的k+1个系数，f(x)为对应点的z值拟合值，x为对应点的横坐标；2)计算各点到曲线距离的偏差之和3)对公式(6)右边求ai的偏导数将上式转化为：A(x)a(x)-pT(x)Z＝0(9)其中，4)求取系数向量和拟合函数a(x)＝A-1(x)B(x)Z(10)拟合函数如下：f(x)＝pT(x)A-1(x)p(x)Z(11)5)小尺度噪声的去除设z0是点云z方向的阈值，若|f(x)-z(x)|&本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于线激光扫描三维点云快速复合滤波处理方法，其特征是，该方法采用了体素滤波算法、中值滤波和移动窗口最小二乘滤波算法进行复合滤波；首先通过体素滤波算法去除主体点云外的无效点云以及孤立点云，然后采用中值滤波去除混杂在主体点云内以及边缘的高频噪声，最后采用移动窗口最小二乘滤波对扫描式点云进行逐线拟合滤波，滤除混杂在主体点云内的小尺度噪声，最终得到去除噪声后的有效三维点云；方法的具体步骤如下：第一步：搭建点云采集系统，获取扫描式点云将线激光扫描仪(3)通过直角夹具(2)安装到PI电控平台(1)，将PI电控平台(1)的I/O输出端口与线激光扫描仪(3)的外触发端连接，将标准球(5)放在标准球座(4)上，并同支撑平台(6)一起放置在线激光扫描仪(3)的扫描景深内；当线激光扫描仪(3)处于PI电控平台(1)左极限位置时，以线激光扫描仪(3)的X、Z轴以及PI电控平台(1)的运动Y轴建立全局基准坐标系O‑XYZ，设置PI电控平台(1)合适的运动速度和触发频率，对被测物标准球(5)进行定点定距离扫描，由计算机(7)采集点云，经过坐标换算得到被测物含有噪声的原始三维点云矩阵P；第二步：利用体素滤波器去除无效点云获取三维有效点云采用体素滤波器对三维点云进行截取，去除无效点云；由第一步获得被测对象的原始点云集P以及单点的三维坐标值：P＝{g(xi,yi,zi),xi,yi,zi∈R,i≤n}    (1)g(xi,yi,zi)＝f(xi,yi,zi)+ev(xi,yi,zi)+es(xi,yi,zi)   (2)其中，P为原始三维点云集，g(xi,yi,zi)为原始点云集中第i点坐标值，n为点云总数量，f(xi,yi,zi)为无噪声的点云，ev(xi,yi,zi)为点云集的噪声，es(xi,yi,zi)为点云集中的无效点云，其中ev(xi,yi,zi)不能完全去除只能降低，而es(xi,yi,zi)通过体素滤波器滤除；根据被测物三维主体点云分布情况和噪声分布情况，选取合适的点云截取边界xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax，删除边界外的点云获得新的点云集Q及其边界长度：Q＝{g(xi,yi,zi),xmin≤xi≤xmax,ymin≤yi≤ymax,zmin≤zi≤zmax,i≤n}   (3)...

【技术特征摘要】
1.一种基于线激光扫描三维点云快速复合滤波处理方法，其特征是，该方法采用了体素滤波算法、中值滤波和移动窗口最小二乘滤波算法进行复合滤波；首先通过体素滤波算法去除主体点云外的无效点云以及孤立点云，然后采用中值滤波去除混杂在主体点云内以及边缘的高频噪声，最后采用移动窗口最小二乘滤波对扫描式点云进行逐线拟合滤波，滤除混杂在主体点云内的小尺度噪声，最终得到去除噪声后的有效三维点云；方法的具体步骤如下：第一步：搭建点云采集系统，获取扫描式点云将线激光扫描仪(3)通过直角夹具(2)安装到PI电控平台(1)，将PI电控平台(1)的I/O输出端口与线激光扫描仪(3)的外触发端连接，将标准球(5)放在标准球座(4)上，并同支撑平台(6)一起放置在线激光扫描仪(3)的扫描景深内；当线激光扫描仪(3)处于PI电控平台(1)左极限位置时，以线激光扫描仪(3)的X、Z轴以及PI电控平台(1)的运动Y轴建立全局基准坐标系O-XYZ，设置PI电控平台(1)合适的运动速度和触发频率，对被测物标准球(5)进行定点定距离扫描，由计算机(7)采集点云，经过坐标换算得到被测物含有噪声的原始三维点云矩阵P；第二步：利用体素滤波器去除无效点云获取三维有效点云采用体素滤波器对三维点云进行截取，去除无效点云；由第一步获得被测对象的原始点云集P以及单点的三维坐标值：P＝{g(xi,yi,zi),xi,yi,zi∈R,i≤n}(1)g(xi,yi,zi)＝f(xi,yi,zi)+ev(xi,yi,zi)+es(xi,yi,zi)(2)其中，P为原始三维点云集，g(xi,yi,zi)为原始点云集中第i点坐标值，n为点云总数量，f(xi,yi,zi)为无噪声的点云，ev(xi,yi,zi)为点云集的噪声，es(xi,yi,zi)为点云集中的无效点云，其中ev(xi,yi,zi)不能完全去除只能降低，而es(xi,yi,zi)通过体素滤波器滤除；根据被测物三维主体点云分布情况和噪声分布情况，选取合适的点云截取边界xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax，删除边界外的点云获得新...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘巍，逯永康，赵海洋，邸宏图，张洋，贾振元，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21