【技术实现步骤摘要】
基于3D点云分割的点云去噪方法、装置和存储介质
本专利技术涉及三维形貌测量
，特别是一种基于3D点云分割的点云去噪方法、装置和存储介质。
技术介绍
目前，三维测量技术在生产和生活中应用越来越广泛，虽然利用三维扫描仪能够很容易获取到物体的3D点云，但是在获取过程中，会由于各种因素产生噪声点云，从而降低3D点云的精度，因此如何去除3D点云中的噪声是提高三维测量精度的关键。现有技术通常在计算3D点云时对点之间的关系进行计算，以判定是否为噪声，但是这种方法运算量较大，计算复杂度高，而且在遇到散状、无序或块状等状况的噪声点云时，无法对噪声部分的点云进行恢复，造成数据的损失。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于3D点云分割的点云去噪方法、装置和存储介质，在实际应用中能够以较低的运算量计算出高精度点云的同时，避免点云数据的损失。本专利技术解决其问题所采用的技术方案是：第一方面，本专利技术提供了一种基于3D点云分割的点云去噪方法，包括以下步骤：客户端获取3D点云，...
【技术保护点】
1.一种基于3D点云分割的点云去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n客户端获取3D点云，对所述3D点云中的每一个三维点进行编号并与绝对相位图中的二维点唯一对应，构建出三维点云序号映射图像；所述客户端读取K近邻查找表和预先设定的距离阈值，在所述3D点云中选取第一点云值，从所述K近邻查找表中获取出与所述第一点云值相对应的第二点云值，若多数第一点云值与所述第二点云值的距离小于所述距离阈值，则将所述第一点云值和第二点云值划分为同一点云，重复执行直至所述3D点云的所有点云值完成划分，得出分割后的3D点云；/n所述客户端统计所述分割后的3D点云中每个部分的点云数量，将所述点云数量大于...
【技术特征摘要】
1.一种基于3D点云分割的点云去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
客户端获取3D点云，对所述3D点云中的每一个三维点进行编号并与绝对相位图中的二维点唯一对应，构建出三维点云序号映射图像；所述客户端读取K近邻查找表和预先设定的距离阈值，在所述3D点云中选取第一点云值，从所述K近邻查找表中获取出与所述第一点云值相对应的第二点云值，若多数第一点云值与所述第二点云值的距离小于所述距离阈值，则将所述第一点云值和第二点云值划分为同一点云，重复执行直至所述3D点云的所有点云值完成划分，得出分割后的3D点云；
所述客户端统计所述分割后的3D点云中每个部分的点云数量，将所述点云数量大于预先设定的数量阈值的部分为无噪声点云，否则设置为噪声点云；
所述客户端根据所述三维点云序号映射图像获取与所述噪声点云中的噪声点在所述绝对相位图中所对应的二维坐标，获取参考绝对相位并计算出对应的无噪声点，得出无噪声绝对相位；
所述客户端将所述无噪声绝对相位进行重构，完成所述3D点云的去噪。
2.根据权利要求1所述的一种基于3D点云分割的点云去噪方法，其特征在于：所述3D点云由绝对相位图和测量设备的内外参数重构得出。
3.根据权利要求1所述的一种基于3D点云分割的点云去噪方法，其特征在于：所述K近邻查找表由对所述3D点云根据K近邻算法计算得出。
4.根据权利要求1所述的一种基于3D点云分割的点云去噪方法，其特征在于，所述重复执行直至所述3D点云的所有点云值完成划分具体包括：若所述第二点云值与第一点云值划分为同一点云，从所述K近邻查找表中获取出与所述第二点云值相对应的第三点云值进行划分；若所述第二点云值与第一点云值划分为不同点云，从所述3D点云中选取未被分割的点云值作为第三点云值进行划分。
5.根据权利要求1所述的一种基于3D点云分割的点云去噪方法，其特征在于，所述参考绝对相位的获取具体包括以下步骤：
所述客户端从所述噪声点在所述绝对相位图中所对应的二维坐标中选取噪声点的起始点和终止点；
所述客户端计算出所述起始点的前一个点和所述终止点的后一个点连成的线段的斜率和截距，得出所述参考绝对相位。
6.根据权利要求5所述的一种基于3D点云分割的点云去噪方法，其特征在于，所述获取参考...
【专利技术属性】
技术研发人员：龙佳乐，陈富健，张建民，陈润松，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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