一种基于形态学图形处理的点云数据平滑方法技术

本发明专利技术公开一种基于形态学图形处理的点云数据平滑方法，包括：基于八叉树算法将点云数据体素化；在体素化点云数据的基础上，遍历提取出边界体素，选取表面和边角点的点集合作为进行平滑处理的候选特征点；利用三维形态学算子对候选特征点进行开操作与闭操作，从而达到对点云数据的平滑、去噪以及表面修复。本发明专利技术能达到对点云数据的平滑，去噪以及表面修复效果。

A smoothing method of point cloud data based on morphological graphics processing

The invention discloses a point cloud data smoothing method based on morphological graphics processing, which includes: voxeling point cloud data based on octree algorithm; traversing and extracting boundary voxels on the basis of voxeling point cloud data, selecting point sets of surface and corner points as candidate feature points for smooth processing; opening operation and Closed operation, so as to achieve the point cloud data smoothing, denoising and surface repair. The invention can achieve the effect of smoothing, denoising and surface repairing for point cloud data.

【技术实现步骤摘要】
一种基于形态学图形处理的点云数据平滑方法
本专利技术涉及激光雷达点云数据处理
，特别是涉及一种基于形态学图形处理的点云数据平滑方法。
技术介绍
激光扫描测距技术(LiDAR)作为新型遥感技术，因其高精度和高效率，以及便捷性，在测绘勘探，自动驾驶，气象检测，建筑几何模型搭建等方面成为了各行业界研究的重点方向，LiDAR是一种快速、安全的方法，可以捕获目标场景的三维信息。激光扫描获取的点云数据包含目标物的丰富的空间信息和表面轮廓信息。在建筑物三维建模，自动驾驶，高精度地图，环境实时监控等领域发挥了关键的作用。确定点云中点之间的邻域关系，称为拓扑估计，是一个重要的问题，因为它表明了点云的底层结构，这可以进一步揭示点云的语义信息。利用点云数据的语义信息可以更好的完成特征识别检测，点云数据的配准等工作，从而提升算法效果。而点云数据自身的稀疏性和不规则性，导致连续完整的空间拓扑信息在点云数据中缺失。为了建立完整的模型必须对表面进行平滑处理和漏洞修复。在不能进行额外扫描的情况下，可以通过对数据重采样来解决这一问题，重采样算法通过对周围数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分。目前，对于稀疏的点云数据采取的重采样方法有邻域插值法，PU-Net上采样等。而这些算法存在局部区域缺乏精确扩充，从而产生一些非理想的扩充点或者无法对数据中的漏洞和缺失部分的填充等问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种基于形态学图形处理的点云数据平滑方法，该方法基于八叉树算法结合三维形态学图像处理的算法来对点云进行精确的平滑，去噪及修复处理，能快速的定位目标物并对其进行平滑和去噪。为实现本专利技术的目的所采用的技术方案是：一种基于形态学图形处理的点云数据平滑方法，包括：基于八叉树算法将点云数据体素化；在体素化点云数据的基础上，遍历提取出边界体素，选取表面和边角点的点集合作为进行平滑处理的候选特征点；利用三维形态学算子对候选特征点进行开操作与闭操作，从而达到对点云数据的平滑、去噪以及表面修复。优选的，所述三维形态学算子为一个半径为r的三维球。具体的，所述的基于八叉树算法将点云数据体素化r步骤如下：1).设定最大递归深度，用以决定最小子空间的包围盒大小；2).以包含目标物的尺寸最大的立方体作为根节点或零级节点；3).依序将点云数据中的单位元素放置到能包含且没有子节点的立方体，即指将想要存储的坐标归类到所属子节点的包围盒；4).若没达到最大递归深度，就将该立方体细分为八等份，再将该立方体所包含的单位元素全部分组给八个子立方体；5).若判定子立方体所分配到的单位元素数量不为零并且跟父立方体一样，则该子立方体停止细分；6).重复第3)步，直到达最大递归深度。本专利技术提出基于二维图像处理中的腐蚀，膨胀处理方法创造性地应用到三维点云数据中，解决了LiDAR数据中数据噪声，数据缺失等常见问题；其中，开操作一般会平滑物体的轮廓，断开较窄的狭颈以及消除较细的突出物。既能达到表面平滑，去噪的效果；闭操作与开操作对偶，且闭操作通常会弥合较窄的间断和细长的沟壑，消除较小的孔洞，填补轮廓线中的间断。本专利技术提出基于八叉树算法的划分方法，使点云数据中的每个元素都在树结构中，可以快速定位到各个元素，并且时间复杂度小，提升了算法效率；本专利技术应用了三维数学形态学，有效地应用到数据中的边角点的处理，提供了新的应用方式。附图说明图1为本专利技术的点云数据平滑修复算法的原理流程图图；图2为八叉树算法原理图；图3为点云数据的体素化的示例图(以兔子的点云数据为例)；图4为开操作几何解释示意图；图5为闭操作几何解释图；图6为腐蚀操作示意图。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。如图1所示，本专利技术的一种基于八叉树算法的激光雷达点云数据平滑方法，包括以下几步骤:基于八叉树算法将输入的点云数据体素化；在体素化点云数据的基础上，遍历提取出边界体素，选取表面和边角点的点集合作为进行平滑处理的候选特征点；利用三维形态学算子对候选特征点进行开操作与闭操作，从而达到对点云数据的平滑、去噪以及表面修复。其中，八叉树(Octree)是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树结构通过对三维空间的几何实体进行体元剖分，每个体元具有相同的时间和空间复杂度，通过循环递归的划分方法对三维空间的几何对象进行剖分，从而构成一个具有根节点的方向图，如图2所示。基于八叉树算法对包含目标物的三维空间C进行分解的过程为体素化，即首先确定包含目标物的最小封闭立方体，作为根节点或零级节点。根节点递归细分为八个子体素，对非空集继续划分，直到划分达到最小体素尺寸的标准时终止划分，如图2所示。此时，作为目标物的点云数据完成分割，空间中的方位既确定。利用八叉树算法对目标物体素化之后，遍历提取边界体素，选目标物表面和边角点的点集合A作为平滑处理的候选特征点，即进行平滑处理的目标点。数学形态学的语言为集合论。同样，点云数据也是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这极大地方便了点云数据处理结合到数学形态学中，以便进行对点云数据的集合运算。受二维图像处理中的膨胀，腐蚀等基本形态学处理的启发。专利技术基于三维形态学设计一个半径为r的三维球，即三维结构元B，对候选点集A中的点进行三维形态学处理，从而实现在点云数据表面和边界点处的平滑修复算法。膨胀，腐蚀为形态学处理的基础操作，上述的图像开，闭操作都是基于这两个原始操作为基础的。作为包含目标物的三维空间C中的集合A,B。定义为B对A的腐蚀，即用z平移的B包含在A中的所有的点z的集合，如图6所示。定义为B对A的膨胀，即所有位移z的集合，这样合A至少一个元素是重叠的。腐蚀与膨胀彼此关于集合运算是对偶的。基于基础形态学处理，结构元B对候选集A的开操作，B先对A进行腐蚀，接着再对A进行膨胀操作，可表示为A°B。定义如下：结构元B对候选集A的闭操作，跟开操作对偶，表示为A·B，定义如下：经过上述的开和闭操作之后，可去除数据中的噪声以及修复一些孔洞，表面的间断，从而达到平滑修复数据的效果，如图4，图5。图3为点云数据体素化，即按八叉树算法划分后的效果。将输入的点云数据体素化，所述的八叉树算法的构建步骤具体如下：1、设定最大递归深度，这决定了最小子空间的包围盒大小。2、以包含目标物的尺寸最大的场景作为根节点，可以是立方体或长方体。3、依序将单位元素放置到能包含且没有子节点的立方体，是指将想要存储的点云数据中的点的空间坐标归类到所属子节点的包围盒。4、若没达到最大递归深度，就进行细分为八等份，再将该立方体所包含本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于形态学图形处理的点云数据平滑方法，其特征在于，包括步骤：/n基于八叉树算法将点云数据体素化；/n在体素化点云数据的基础上，遍历提取出边界体素，选取表面和边角点的点集合作为进行平滑处理的候选特征点；/n利用三维形态学算子对候选特征点进行开操作与闭操作，从而达到对点云数据的平滑、去噪以及表面修复。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于形态学图形处理的点云数据平滑方法，其特征在于，包括步骤：
基于八叉树算法将点云数据体素化；
在体素化点云数据的基础上，遍历提取出边界体素，选取表面和边角点的点集合作为进行平滑处理的候选特征点；
利用三维形态学算子对候选特征点进行开操作与闭操作，从而达到对点云数据的平滑、去噪以及表面修复。


2.根据权利要求1所述基于形态学图形处理的点云数据平滑方法，其特征在于，所述三维形态学算子为一个半径为r的三维球。


3.根据权利要求1所述基于形态学图形处理的点云数据平滑方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵毅强，艾西丁·艾克白尔，陈瑞，夏显召，周意遥，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12