【技术实现步骤摘要】
一种三维点云处理方法及装置
本申请涉及立体视觉
，尤其涉及一种三维点云处理方法及装置。
技术介绍
立体视觉领域的技术应用得到广泛的关注，其中核心技术是三维点云的处理及物体表面重构。不论是三维激光扫描获取的点云数据，还是基于Kinect相机获得的三维点云都存在点云数据量大，复杂度高的问题。采集获得的点云分为有序点云和无序点云，不同结构的点云处理方式不同。目前主要的点云滤波器有直通滤波器、体素格滤波器、统计滤波器、半径滤波器等，滤波器的选择和点云的采集方式息息相关。现有技术中没有一种针对散乱无序的稠密点云数据的处理。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种三维点云处理方法及装置，用以实现散乱无序的三维点云表面重构。本申请实施例提供的一种三维点云处理方法，包括：获取原始图像的稠密散乱点云数据；将所述点云数据中的离群点剔除，并对剔除离群点后的点云数据进行滤波；对所述滤波后的点云进行分类；计算所述分类后的点云数据的平均相对距离，并根据点云数据的平均相对距离提取点云边缘；<...
【技术保护点】
1.一种三维点云处理方法，其特征在于，该方法包括：/n获取原始图像的稠密散乱点云数据；/n将所述点云数据中的离群点剔除，并对剔除离群点后的点云数据进行滤波；/n对所述滤波后的点云进行分类；/n计算所述分类后的点云数据的平均相对距离，并根据点云数据的平均相对距离提取点云边缘；/n根据所述点云边缘的信息，对所述分类后的点云进行表面拟合。/n
【技术特征摘要】
1.一种三维点云处理方法，其特征在于，该方法包括：
获取原始图像的稠密散乱点云数据；
将所述点云数据中的离群点剔除，并对剔除离群点后的点云数据进行滤波；
对所述滤波后的点云进行分类；
计算所述分类后的点云数据的平均相对距离，并根据点云数据的平均相对距离提取点云边缘；
根据所述点云边缘的信息，对所述分类后的点云进行表面拟合。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述滤波后的点云进行分类，具体包括：
如果两团点云最近点之间的平均相对距离小于单个点云内部点之间的平均相对距离，则判断所述两团点云为两类点云。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述分类后的点云数据的平均相对距离，具体包括：
假设点pi为任一类点云中的点，根据点云密度的大小，设置所述点pi的最邻近点的个数，采用如下公式计算所述最邻近点到所述点pi的平均相对距离：
其中，mp为所述点pi最邻近点的个数，Pi为第i个最邻近点到所述点pi的距离，Pright为所述最邻近点到所述点pi的平均相对距离。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
如果点pi在该类点云的表面，则令所述点pi的最邻近点到所述点pi的平均相对距离为d1；
如果点pi在所述该类点云的边缘，则所述点pi最邻近点的一半在该类点云表面，所述一半最邻近点到所述点pi的平均相对距离d2等于d1，另一半在该类点云之外，所述另一半最邻近点到所述点pi的平均相对距离d3大于d1；
如果点pi在所述该类点云的角点位置，则所述点pi最邻近点的四分之一在该类点云表面。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据点云数据的平均相对距离提取点云边缘，具体包括：
针对任一类点云...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘方圆，胡孟宇，韩松杉，郭若楠，张弥，
申请(专利权)人：北京欣奕华科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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