【技术实现步骤摘要】
—种适用于多视角点云处理的圆柱形邻域及其搜索方法
本专利技术属于光学三维测量
，涉及一种点云邻域及其搜索方法，更进一步涉及一种新的用于包含重叠区域的多视角点云处理的圆柱形邻域及其搜索方法。
技术介绍
光学三维测量技术是集光、机、电和计算机技术于一体的智能化、可视化的高新技术，主要用于对物体空间外形和结构的扫描，以得到物体的三维轮廓，获得物体表面点的三维空间坐标。随着现代检测技术的进步，特别是随着激光技术、计算机技术以及图像处理技术等高新技术的发展，三维测量技术逐步成为人们的研究重点。光学三维测量技术由于具有非接触、快速测量、精度高等优点，使其在航空航天、军工、汽车和装备制造等行业得到了广泛应用。三维测量技术是获取物体表面各点空间坐标的技术，主要包括接触式和非接触式两大类。其中，通过光学三维非接触式测量设备采集的多视角点云数据的处理技术，如融合、降噪、曲面重建等，是当前研究的热点。在多视角点云数据处理过程中，大部分的运算、操作都是在局部邻域内进行的，为此，需要获取点数据的局部邻域信息。文献“PointPrimitivesforInteractiveModelingandProcessingof3DGeometry，，(FederalInstituteofTechnology (ETH)ofZurich,MarkPauIy,PhdThesis, 2003)报道了三种点数据的邻域:K近邻(K-nearestNeighbors)、BSP邻域(BSPNeighbors)和 Voronoi 邻域(VoronoiNeighbors)。其中，K 近邻应用...
【技术保护点】
一种适用于多视角点云处理的圆柱形邻域，其特征在于：对于三维空间中任意一包含法向量n的点数据P，点数据P的圆柱形邻域定义为：位于底面半径为r、高度为h的圆柱形区域内，并同时满足欧氏距离判据及法向量判据的点数据集合Ω；所述的欧氏距离判据为|(Pi-P)·n|≤h/2||Pi-P||2-|(Pi-P)·n|2≤r;]]>所述的法向量判据为ni·n＞0；所述的点数据集合为Ω={Pi|||Pi-P||2-|(Pi-P)·n|2≤||Pi+1-P||2-|Pi+1-P·n|2}]]>，0≤i＜N‑1;其中，Pi为三维空间中与点数据P不重合的点数据，ni为点数据Pi的法向量，N为点数据集合Ω中包含的点数据个数，符号||表示取绝对值，符号|| ||表示取三维向量的模，符号·表示向量内积，r为圆柱形区域底面半径，h为圆柱形区域高度，i表示第i个。
【技术特征摘要】
1.一种适用于多视角点云处理的圆柱形邻域，其特征在于:对于三维空间中任意一包含法向量η的点数据P，点数据P的圆柱形邻域定义为:位于底面半径为r、高度为h的圆柱形区域内，并同时满足欧氏距离判据及法向量判据的点数据集合Ω ； 所述的欧氏距离判据为 2.一种适用于多视角点云处理的圆柱形邻域的搜索方法，其特征在于包括如下步骤: 2.1)点数据的法向量估计 所述点数据的法向量估计分为法向量的初步估算及法向量的修正两个阶段: a)法向量的初步估算:依据单视角点云的栅格线信息直接估算每个点数据的法向量，或者依据球形邻域信息通过主元分析法估算每个点数据的法向量； b)法向量的修正:当点数据的圆柱形邻域确定时，利用法向量滤波方法对点数据的法向量进行修正； 2.2)八叉树构建 将包含法向量信息的多视角点云合并在一起构建一颗八叉树；所述多视角点云由三维光学非接触式测量设备采集获得，并包含步骤2.1)所估计的法向量信息； 2.3)点数据所在的节点定位 以步骤2.2)所构建的八叉树为基础，从八叉树的根节点开始，采用广度优先遍历的方法确定点数据所在的节点； 2.4)圆柱形区域构建 以点数据为圆柱的中心，将点数据的...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。