一种点云保特征去噪方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及三维测量技术领域，提供一种点云保特征去噪方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：根据点云数据构建预设树模型，基于所述预设树模型搜索所述点云数据中主体数据点对应的邻域点集；通过预设算法根据所述主体数据点对应的邻域点集计算所述主体数据点的点法矢以及所述邻域点集的质心点；根据所述质心点与所述邻域点集计算矢量，以及所述矢量在所述点法矢上的投影距离；若所述投影距离满足阈值距离，则将与所述投影距离对应的待去噪点记录为噪声点，并基于所述噪声点对所述邻域点集进行更新，直到更新后所述主体数据点的邻域点集达到完全去噪。本发明专利技术可以对点云主体周围的小团状噪声及条状小段微量凸起噪声进行去噪，提高去噪的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种点云保特征去噪方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及三维测量
，尤其涉及一种点云保特征去噪方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，在三维测量领域中，三维点云去噪技术在逆向工程方面有着重要的应用。对于三维扫描，由于扫描环境、扫描人员操作问题、扫描仪精度等影响，获取的三维点云数据往往存在许多噪声点、离群点，这会直接影响提取点云特征、点云拼接及三维表面重建质量。现有点云去噪技术中，能够处理偏离点云主体有一定距离、较远距离的噪声。针对点云主体周围的小团状噪声，去噪效果差，且使用双边滤波算法，会改变点坐标，在去噪的同时会对点云数据引入较大误差。此外，还可以使用条纹光投影技术进行测量，得到数据是条状，若条点云数据出现小段微量凸起噪声，双边滤波算法会误认为此处是特征。可见，现有技术中，对于点云主体周围的小团状噪声，存在去噪效率低的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种点云保特征去噪方法，能够对点云主体周围的小团状噪声及条状小段微量凸起噪声进行去噪，提高去噪的效率，提供更可靠的点云数据。第一方面，本专利技术实施例提供一种点云保特征去噪方法，包括以下步骤：根据点云数据构建预设树模型，基于所述预设树模型搜索所述点云数据中主体数据点对应的邻域点集；通过预设算法根据所述主体数据点对应的邻域点集计算所述主体数据点的点法矢以及所述邻域点集的质心点；根据所述质心点与所述邻域点集计算矢量，以及所述矢量在所述点法矢上的投影距离，所述矢量由所述邻域点集中的待去噪点与所述质心点构成；若所述投影距离满足阈值距离，则将与所述投影距离对应的待去噪点记录为噪声点，并基于所述噪声点对所述邻域点集进行更新，直到更新后所述主体数据点的邻域点集达到完全去噪。第二方面，本专利技术实施例还提供一种能够实现点云保特征去噪装置，包括：搜索模块，用于根据点云数据构建预设树模型，基于所述预设树模型搜索所述点云数据中主体数据点对应的邻域点集；第一计算模块，用于通过预设算法根据所述主体数据点对应的邻域点集计算所述主体数据点的点法矢以及所述邻域点集的质心点；第二计算模块，用于根据所述质心点与所述邻域点集计算矢量，以及所述矢量在所述点法矢上的投影距离，所述矢量由所述邻域点集中的待去噪点与所述质心点构成；更新模块，用于若所述投影距离满足阈值距离，则将与所述投影距离对应的待去噪点记录为噪声点，并基于所述噪声点对所述邻域点集进行更新，直到更新后所述主体数据点的邻域点集达到完全去噪。在本专利技术实施例中，根据点云数据构建预设树模型，基于所述预设树模型搜索所述点云数据中主体数据点对应的邻域点集；通过预设算法根据所述主体数据点对应的邻域点集计算所述主体数据点的点法矢以及所述邻域点集的质心点；根据所述质心点与所述邻域点集计算矢量，以及所述矢量在所述点法矢上的投影距离，所述矢量由所述邻域点集中的待去噪点与所述质心点构成；若所述投影距离满足阈值距离，则将与所述投影距离对应的待去噪点记录为噪声点，并基于所述噪声点对所述邻域点集进行更新，直到更新后所述主体数据点的邻域点集达到完全去噪。本专利技术实施例通过选取主体数据点的邻域点集的方式，通过预设算法计算点法矢可以更准确表达主体的几何信息；在不改变点云数据的坐标(点云特征)情况下，根据邻域点集计算质心点，以质心点为基准点计算与邻域点集之间的矢量，将该矢量在点法矢上的投影距离作为判断噪声的标准，将投影距离达到阈值距离的噪声点进行去噪，以实现小团状噪声去噪以及条状小段微量凸起噪声去噪，有利于提高去噪效率，以提供可靠的点云数据。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的点云保特征去噪方法的具体流程图；图2是本专利技术实施例提供的另一个点云保特征去噪方法的具体流程图；图3是本专利技术实施例提供的另一个点云保特征去噪方法的具体流程图；图4是本专利技术实施例提供的一个点云保特征去噪装置的具体结构示意图；图5是本专利技术实施例提供的另一个点云保特征去噪装置的具体结构示意图；图6是本专利技术实施例提供的另一个点云保特征去噪装置的具体结构示意图；图7是本专利技术实施例提供的另一个点云保特征去噪装置的具体结构示意图；图8是本专利技术实施例提供的另一个点云保特征去噪装置的具体结构示意图；图9是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，图1是本专利技术实施例提供的一种点云保特征去噪方法的流程图，具体包括以下步骤：101、根据点云数据构建预设树模型，基于预设树模型搜索点云数据中主体数据点对应的邻域点集。在本专利技术实施例中，点云保特征去噪方法运用的场景包括但不限于三维扫描系统等。点云保特征去噪方法运行于其上的电子设备可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取点云数据。其中，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi(Wireless-Fidelity)连接、蓝牙连接、WiMAX(WorldwideInteroperabilityforMicrowaveAccess)连接、Zigbee(低功耗局域网协议，又称紫峰协议)连接、UWB(ultrawideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。上述的点云数据可以是指以3D点云空间进行描述的主体(包括车辆、建筑等)所在位置对应的点云数据。在本专利技术实施例中，提供的预设树模型可以是kd(K-dimensiontree)树，kd树是对主体数据点在k维空间(如二维(x，y)，三维(x，y，z)，k维(x1，y，z…k))中进行划分的一种数据结构，主要应用于多维空间关键数据的搜索，例如：范围搜索和最近邻搜索。本质上说，kd树可以是一种平衡二叉树。获取到主体的点云数据后可以根据kd树的构建方式进行kd树构建，根据kd树应用于最邻近搜索的功能可以出点云数据中各个主体数据点所对应的邻近点，将每个主体数据点的邻近点进行集合便可以得到每个主体数据点一一对应的邻域点集，例如：主体数据点A对应的邻域点集为NP1＝{p1，…，pm}，m表示邻域点集中点的数量。102、通过预设算法根据主体数据点对应的邻域点集计算主体数据点的点法矢以及邻域点集的质心点。其中，上述的预设算法可以包括主成分分析算法(principalcomponentanalysis，PCA)，主成分分析算法是一种数学变换的方法，把给定的一组相关本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种点云保特征去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n根据点云数据构建预设树模型，基于所述预设树模型搜索所述点云数据中主体数据点对应的邻域点集；/n通过预设算法根据所述主体数据点对应的邻域点集计算所述主体数据点的点法矢以及所述邻域点集的质心点；/n根据所述质心点与所述邻域点集计算矢量，以及所述矢量在所述点法矢上的投影距离，所述矢量由所述邻域点集中的待去噪点与所述质心点构成；/n若所述投影距离满足阈值距离，则将与所述投影距离对应的待去噪点记录为噪声点，并基于所述噪声点对所述邻域点集进行更新，直到更新后所述主体数据点的邻域点集达到完全去噪。/n

【技术特征摘要】
1.一种点云保特征去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据点云数据构建预设树模型，基于所述预设树模型搜索所述点云数据中主体数据点对应的邻域点集；
通过预设算法根据所述主体数据点对应的邻域点集计算所述主体数据点的点法矢以及所述邻域点集的质心点；
根据所述质心点与所述邻域点集计算矢量，以及所述矢量在所述点法矢上的投影距离，所述矢量由所述邻域点集中的待去噪点与所述质心点构成；
若所述投影距离满足阈值距离，则将与所述投影距离对应的待去噪点记录为噪声点，并基于所述噪声点对所述邻域点集进行更新，直到更新后所述主体数据点的邻域点集达到完全去噪。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据点云数据构建预设树模型，基于所述预设树模型搜索所述点云数据中主体数据点对应的邻域点集的步骤包括：
获取所述点云数据，将所述点云数据对应的点云空间切分为多维区域；
在所述多维区域中根据所述主体数据点选取切分点，基于所述切分点将所述主体数据点分别插入到所述切分点的左子空间及右子空间，以构建所述预设树模型，所述预设数模型为kd树；
预设初始邻域半径，并基于所述主体数据点在所述初始邻域半径内多次搜索所述kd树中与所述主体数据点对应的近邻点，将搜索到的所述邻近点集合形成所述邻域点集。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述邻域点集的质心点的步骤包括：
根据所述主体数据点对应的邻域点集计算所述邻域点集的均值，将所述均值确定为所述主体数据点对应的质心点，其中，所述均值与所述主体数据点对应。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述质心点与所述邻域点集计算矢量，以及所述矢量在所述点法矢上的投影距离的步骤包括：
根据所述邻域点集中的所述待去噪点与所述质心点计算所述矢量；
根据所述矢量以及所述点法矢计算所述矢量在所述点法矢所在方向上的投影距离，直到计算出所述邻域点集中所有所述待去噪点对应的矢量在对应的点法矢上的所述投影距离。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算出所述邻域点集中所有所述待去噪点对应的矢量在对应的点法矢上的所述投影距离的步骤之后，所述方法还包括：
对计算出的所述邻域点集中所有所述待去噪点对应的矢量在对应的点法矢上的所述投影距离求均值，以得到平均投影距离。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述投影距离满足阈值距离，则将与所述投影距离对应的主体数据点记录为噪声点，并基于所述噪声点对所述邻域点集进行更新，直到更新后...

【专利技术属性】
技术研发人员：张佰春，
申请(专利权)人：深圳市菲森科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44