一种激光雷达点云数据3D显示增强方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种激光雷达点云数据3D显示增强方法及系统，包括：步骤M1：将各点云数据灰度值与3D邻域内点云数据灰度值进行平滑处理；步骤M2：利用平滑处理后点云数据灰度值计算伽马值；步骤M3：利用计算得到的伽马值做点云数据伽马变换，实现局部对比度有效调整。本发明专利技术可应用于激光雷达点云数据的3D显示，通过自适应调整局部对比度来显著改善点云数据3D显示的视觉效果，方便点云数据的视觉观察。

A 3D display enhancement method and system of LIDAR point cloud data

【技术实现步骤摘要】
一种激光雷达点云数据3D显示增强方法及系统
本专利技术涉及显示
，具体地，涉及一种激光雷达点云数据3D显示增强方法。
技术介绍
点云数据是指扫描资料以点的形式记录，每一个点包含三维坐标。激光雷达点云数据还包含强度信息，是激光扫描仪接收装置采集到的回波强度，此强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪器的发射能量，激光波长有关。激光雷达点云数据在3D显示时，每一个点的三维坐标确定点的具体位置，强度信息则转换为255级灰度值作为点的灰度值。由于场景中不同点云数据强度范围大，将强度值域范围转换到灰度值0～255范围显示，会导致局部区域对比度差，感兴趣特征不明显，影响整体视觉效果。例如，自动驾驶场景中一般交通标志牌区域点云强度达到100以上，部分材料反射率大距离很近的物体区域甚至达到200以上；而路面区域点云强度在10以下，车道线区域点云强度在20左右；如果按强度0～255范围映射到灰度值0～255范围显示，那么对于我们感兴趣的车道线区域与路面区域对比度将很差，不利于观察。为了改善上述情况，也有对强度值域范围进行部分截取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种激光雷达点云数据3D显示增强方法，其特征在于，包括：/n步骤M1：将各点云数据灰度值与3D邻域内点云数据灰度值进行平滑处理；/n步骤M2：利用平滑处理后点云数据灰度值计算伽马值；/n步骤M3：利用计算得到的伽马值做点云数据伽马变换，实现局部对比度调整。/n

【技术特征摘要】
1.一种激光雷达点云数据3D显示增强方法，其特征在于，包括：
步骤M1：将各点云数据灰度值与3D邻域内点云数据灰度值进行平滑处理；
步骤M2：利用平滑处理后点云数据灰度值计算伽马值；
步骤M3：利用计算得到的伽马值做点云数据伽马变换，实现局部对比度调整。


2.根据权利要求1所述的一种激光雷达点云数据3D显示增强方法，其特征在于，所述步骤M1包括：遍历所有点云数据，以点云数据为中心，按固定半径生成球体区域，区域内的点云数据作为点云数据的3D邻域内点云数据；将点云数据和3D邻域内点云数据的灰度值做平滑处理，得到平滑后的点云数据的灰度值；
平滑处理包括高斯平滑和均值平滑。


3.根据权利要求1所述的一种激光雷达点云数据3D显示增强方法，其特征在于，所述步骤M2包括：遍历所有点云数据，以平滑后的点云数据灰度值作为输入，对点云数据进行伽马值计算，输出每个点云数据对应的伽马值；
所述伽马值计算方法：
γ[i,j,k]＝2[(Gray[i,j,k]-128)/128](1)
其中，γ表示伽马值；[i,j,k]代表三维坐标；Gray[i,j,k]代表平滑后灰度值。


4.根据权利要求1所述的一种激光雷达点云数据3D显示增强方法，其特征在于，步骤M3包括：
遍历所有点云数据，以点云数据中每个点云数据对应的伽马值作为输入，对点云数据进行伽马变换，输出增强后的点云数据，实现局部对比度调整。


5.根据权利要求1所述的一种激光雷达点云数据3D显示增强方法，其特征在于，所述伽马变换为：
s＝crγ(2)
其中，s表示经伽马变换后的灰度值；r表示输入的灰度值；c表示灰度缩放系数；上标γ表示伽马值。


6...

【专利技术属性】
技术研发人员：何弢，廖文龙，黄洋文，
申请(专利权)人：芜湖酷哇机器人产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34