点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备，其中，该方法包括：获取目标表面的轮廓点云，并剔除所述轮廓点云中的离群点，得到中间点云；对所述中间点云进行行检索，提取每行的初始边界点；以初始边界点为起始点，对所述中间点云逐行进行邻点检索，得到所述起始点所在边界的有序子点集，依次检索完所述中间点云的所有行，得到有序点集，其中，所述有序点集包括所有边界的有序子点集；将所述有序点集输出为所述轮廓点云的点云边界。通过本发明专利技术，通过边界点检索，提高了检索效率，通过邻点检索提取点云中的有序点集，通过采用有序点集生成清晰、准确、连续的边界线，解决了相关技术生成点云边界的效率低的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备


[0001]本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备。

技术介绍

[0002]相关技术中，边界不仅作为表达曲面的重要几何特征而和求解曲面的定义域，对重建曲面模型的品质和精度起着重要作用。
[0003]相关技术中，点云边界的提取算法，通过k
‑
均值聚类将点云划分为许多个子集群，根据三维格网划分方法探测出边界集群，在边界集群中通过象限识别提取出边界点。具体方法如下：1)选取点云数据中均匀分布的k个点作为初始的聚类中心，进行聚类中心初始化后将剩余的点云数据按照标准的k
‑
均值聚类方法分配到每个聚类中心的聚类集群中；2)通过统计聚类中心在半径为r邻域内的邻近聚类中心点数量实现边界集群的探测；3)采用邻近点与聚类中心点的坐标差值作为判断标准，统计每个边界内点与其他各点坐标差值的分布情况来判断该点是否为边界点。相关技术中的方法中存在大量的聚类和平面拟合运算，运算效率低，未能获取用于描述边界曲线的有序点集。
[0004]针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种点云边界的提取方法，包括：获取目标表面的轮廓点云，并剔除所述轮廓点云中的离群点，得到中间点云；对所述中间点云进行行检索，提取每行的初始边界点；以初始边界点为起始点，对所述中间点云逐行进行邻点检索，得到所述起始点所在边界的有序子点集，依次检索完所述中间点云的所有行，得到有序点集，其中，所述有序点集包括所有边界的有序子点集；将所述有序点集输出为所述轮廓点云的点云边界。
[0007]进一步，获取目标表面的轮廓点云包括：获取线激光扫描仪传输的激光扫描点云数据，其中，第i行第j列的数据点表示为：，f
x ,f
y
分别为线激光扫描仪在x和y轴方向上的分辨率，z为该点处的高度，i,j均为大于0的整数；将所述激光扫描点云数据确定为轮廓点云。
[0008]进一步，对所述中间点云进行行检索，提取每行的初始边界点包括：针对i行，对所述中间点云进行行检索，得到i行的点集合，其中，n为最大列数；针对所述P
i,row
中的每个点云P
i,j
，获取相邻点云P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
，并根据所述P
i,j
，P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
得到i行的初始边界点集合P
ci,row
。
[0009]进一步，根据所述P
i,j
，P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
得到i行的初始边界点集合P
ci,row
包括：分别判
断P
i,j
，P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
是否为有效点；若P
i,j
为有效点，且P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
中有且仅有一个为无效点，则判定该P
i,j
点为初始边界点，遍历P
i,row
中的所有点云，得到i行的边界点集合为P
ci,row
。
[0010]进一步，以初始边界点为起始点，对所述中间点云逐行进行邻点检索，得到所述起始点所在边界的有序子点集，依次检索完所述中间点云的所有行，得到所有边界的有序点集，包括：以初始边界点为起始点，对所述中间点云逐行进行顺时针邻点检索；将邻点检索得到的所有点依次放入点集P
vec
中得到该点所在边界的有序子点集，依次检索完所述中间点云的所有行，得到所述有序点集。
[0011]进一步，以初始边界点为起始点，对所述中间点云逐行进行顺时针邻点检索包括：以初始边界点为起始点，按照以下行序列：逐行对所述中间点云进行顺时针邻点检索，其中，floor()为地板函数。
[0012]进一步，以初始边界点为起始点，对所述中间点云逐行进行邻点检索，得到所述起始点所在边界的有序子点集包括：以第一初始边界点作为起始点检索点P
start
,在行和列两个方向上取P
start
邻近的2N个点，其中，N为大于1的整数；在所述2N个点中统计连续有效点最长的邻点序列，将该邻点序列在顺时针方向的尾点放入点集P
vec
中，并以所述尾点更新检索点P
start
，继续迭代检索，直到检索到的尾点再次与点第一初始边界点重合，将当前的点集P
vec
确定为所述第一初始边界点所在边界的有序子点集；判断与所述第一初始边界点相邻的第二初始边界点是否存在所述第一初始边界点的点集P
vec
中，若存在，跳过所述第二初始边界点继续下一个初始边界点，直到当前行的初始边界点检索完成。
[0013]根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种点云边界的提取装置，包括：获取模块，用于获取目标表面的轮廓点云，并剔除所述轮廓点云中的离群点，得到中间点云；提取模块，用于对所述中间点云进行行检索，提取每行的初始边界点；检索模块，用于以初始边界点为起始点，对所述中间点云逐行进行邻点检索，得到所述起始点所在边界的有序子点集，依次检索完所述中间点云的所有行，得到有序点集，其中，所述有序点集包括所有边界的有序子点集；输出模块，用于将所述有序点集输出为所述轮廓点云的点云边界。
[0014]进一步，所述获取模块包括：获取单元，用于获取线激光扫描仪传输的激光扫描点云数据，其中，第i行第j列的数据点表示为：，f
x ,f
y
分别为线激光扫描仪在x和y轴方向上的分辨率，z为该点处的高度，i,j均为大于0的整数；确定单元，用于将所述激光扫描点云数据确定为轮廓点云。
[0015]进一步，所述提取模块包括：检索单元，用于针对i行，对所述中间点云进行行检索，得到i行的点集合，其中，n为最大列数；处理单元，用于针对所述P
i,row
中的每个点云P
i,j
，获取相邻点云P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
，并根据所述P
i,j
，P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
得到i行的初始边界点集合P
ci,row
。
[0016]进一步，所述处理单元包括：判断子单元，用于分别判断P
i,j
，P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
是否为有效点；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云边界的提取方法，其特征在于，包括：获取目标表面的轮廓点云，并剔除所述轮廓点云中的离群点，得到中间点云；对所述中间点云进行行检索，提取每行的初始边界点；以初始边界点为起始点，对所述中间点云逐行进行邻点检索，得到所述起始点所在边界的有序子点集，依次检索完所述中间点云的所有行，得到有序点集，其中，所述有序点集包括所有边界的有序子点集；将所述有序点集输出为所述轮廓点云的点云边界。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标表面的轮廓点云包括：获取线激光扫描仪传输的激光扫描点云数据，其中，第i行第j列的数据点表示为：，f
x ,f
y
分别为线激光扫描仪在x和y轴方向上的分辨率，z为该点处的高度，i,j均为大于0的整数；将所述激光扫描点云数据确定为轮廓点云。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述中间点云进行行检索，提取每行的初始边界点包括：针对i行，对所述中间点云进行行检索，得到i行的点集合，其中，n为最大列数；针对所述P
i,row
中的每个点云P
i,j
，获取相邻点云P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
，并根据所述P
i,j
，P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
得到i行的初始边界点集合P
ci,row
。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述P
i,j
，P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
得到i行的初始边界点集合P
ci,row
包括：分别判断P
i,j
，P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
是否为有效点；若P
i,j
为有效点，且P
i
‑
1,j
和P
i+1,j
中有且仅有一个为无效点，则判定该P
i,j
点为初始边界点，遍历P
i,row
中的所有点云，得到i行的边界点集合为P
ci,row
。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以初始边界点为起始点，对所述中间点云逐行进...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵佳南，黄雪峰，杨超，胡亘谦，吴志浩，
申请(专利权)人：深圳市信润富联数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：