本公开实施例公开了一种3D点云的去噪方法、装置、设备及存储介质。确定3D点云中各3D点的法线信息；对3D点云进行归一化处理；确定归一化处理后的3D点云中各3D点的特征指示函数；根据邻域点云的特征指示函数和法线信息确定各3D点的位移向量；根据位移向量对各3D点进行平移，获得去噪后的3D点云。本公开实施例提供的3D点云的去噪方法，根据邻域点云的特征指示函数和法线信息确定各3D点的位移向量，并根据位移向量对各3D点进行平移，实现对3D点云的去噪处理，可以在去噪过程中有效保持点云固有颜色和几何细节信息。色和几何细节信息。色和几何细节信息。
【技术实现步骤摘要】
3D点云的去噪方法、装置、设备及存储介质
[0001]本公开实施例涉及图像图形处理
，尤其涉及一种3D点云的去噪方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]近些年来，随着计算机硬件设备计算能力以及三维(3
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dimension，3D)扫描技术的不断提升，尤其是消费级3D扫描设备精度的突飞猛进，使得快速数字化三维物体成为可能。点云作为一种紧凑的三维模型表达形式，已经广泛应用于虚拟试衣、增强现实(Augmented Reality，AR)直播、虚拟现实(Virtual Reality，VR)视频会议以及自动驾驶等领域。受环境、设备物理精度、以及模型材质属性等影响，三维点云模型获取过程中不可避免的存在噪声，需要对点云进行“清洗”以更佳地服务于下游相关应用。
[0003]目前现有的点云去噪方法主要面临两大问题：方法普适性差，往往只是为了某一特定类型噪声进行特定设计，而且方法本身对于参数设置较敏感，用户需要针对不同模型进行手动调参来获得较好的去噪效果；由于噪声和几何细节共有的高频属性，去噪过程中缺少针对几何细节的特定设计导致几何细节以及点云的颜色信息(RGB)造成不同程度的平滑。为了更好的服务下游相关应用，如何在点云去噪的同时自适应的保持点云固有的颜色和几何细节信息已成为整个模型数字化至关重要的一步。
技术实现思路
[0004]本公开实施例提供一种3D点云的去噪方法、装置、设备及存储介质，以实现对3D点云的去噪处理，可以在去噪过程中有效保持点云固有颜色和几何细节信息。r/>[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种3D点云的去噪方法，包括：
[0006]确定3D点云中各3D点的法线信息；
[0007]对所述3D点云进行归一化处理；
[0008]确定归一化处理后的3D点云中各3D点的特征指示函数；
[0009]根据邻域点云的特征指示函数和法线信息确定各3D点的位移向量；
[0010]根据所述位移向量对各3D点进行平移，获得去噪后的3D点云。
[0011]第二方面，本公开实施例还提供了一种3D点云的去噪装置，包括：
[0012]法线信息确定模块，用于确定3D点云中各3D点的法线信息；
[0013]3D点云归一化模块，用于对所述3D点云进行归一化处理；
[0014]特征指示函数确定模块，用于确定归一化处理后的3D点云中各3D点的特征指示函数；
[0015]位移向量确定模块，用于根据邻域点云的特征指示函数和法线信息确定各3D点的位移向量；
[0016]3D点平移模块，用于根据所述位移向量对各3D点进行平移，获得去噪后的3D点云。
[0017]第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0018]一个或多个处理装置；
[0019]存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0020]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理装置执行，使得所述一个或多个处理装置实现如本公开实施例所述的3D点云的去噪方法。
[0021]第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现如本公开实施例所述的3D点云的去噪方法。
[0022]本公开实施例公开了一种3D点云的去噪方法、装置、设备及存储介质。确定3D点云中各3D点的法线信息；对3D点云进行归一化处理；确定归一化处理后的3D点云中各3D点的特征指示函数；根据邻域点云的特征指示函数和法线信息确定各3D点的位移向量；根据位移向量对各3D点进行平移，获得去噪后的3D点云。本公开实施例提供的3D点云的去噪方法，根据邻域点云的特征指示函数和法线信息确定各3D点的位移向量，并根据位移向量对各3D点进行平移，实现对3D点云的去噪处理，可以在去噪过程中有效保持点云固有颜色和几何细节信息。
附图说明
[0023]图1是本公开实施例中的一种3D点云的去噪方法的流程图；
[0024]图2是本公开实施例中的一种3D点云的去噪装置的结构示意图；
[0025]图3是本公开实施例中的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0027]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
[0028]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
[0029]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0030]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0031]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0032]图1为本公开实施例提供的一种3D点云的去噪方法的流程图，本实施例可适用于对3D点云中的噪点进行处理的情况，该方法可以由3D点云的去噪装置来执行，该装置可由
硬件和/或软件组成，并一般可集成在具有3D点云的去噪功能的设备中，该设备可以是服务器、移动终端或服务器集群等电子设备。
[0033]如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
[0034]步骤110，确定3D点云中各3D点的法线信息。
[0035]其中，3D点云还可以称之为RGBD数据，3D点可以包含有颜色(Red Green Blue，RGB)信息、深度(Depth，D)信息及坐标信息(X，Y，Z)。3D点云可以是由深度相机采集获得的。法线信息可以理解为法线向量，包括法线的方向和大小。
[0036]本实施例中，可以采用K近邻估计法、半径近邻估计法或者混合搜索估计法来确定各3D点的法线信息。
[0037]可选的，确定3D点云中各3D点的法线信息的过程可以是：根据投影矩阵确定各3D点在深度图中的像素坐标；根据深度图中的邻域像素坐标确定各3D点的初始法线信息；根据相机位姿信息对初始法线信息进行校正，获得最终的法线信息。
[0038]其中，投影矩阵可以本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种3D点云的去噪方法，其特征在于，包括：确定3D点云中各3D点的法线信息；对所述3D点云进行归一化处理；确定归一化处理后的3D点云中各3D点的特征指示函数；根据邻域点云的特征指示函数和法线信息确定各3D点的位移向量；根据所述位移向量对各3D点进行平移，获得去噪后的3D点云。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定3D点云中各3D点的法线信息，包括：根据投影矩阵确定各3D点在深度图中的像素坐标；根据所述深度图中的邻域像素坐标确定各3D点的初始法线信息；根据相机位姿信息对所述初始法线信息进行校正，获得最终的法线信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据相机位姿信息对所述初始法线信息进行校正，获得最终的法线信息，包括：获取3D点到相机原点的向量；计算法线与所述向量间的夹角；若所述夹角小于设定阈值，则将初始法线信息确定为最终的法线信息；否则，将法线信息中的方向取反。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定归一化处理后的3D点云中各3D点的特征指示函数，包括：对于每个3D点，构建所述3D点的邻域结构；对所述邻域结构进行特征分解，获得设定数量的特征值；根据所述设定数量的特征值确定所述3D点的特征指示函数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据邻域点云的特征指示函数和法线信息确定各3D点的位移向量，包括：对于每个3D点，获取所述3D点的至少一个尺度的邻域点云；其中，所述尺度表征包含的邻域点数量；根据特征指示函数和法线信息确定所述至少一个尺度的邻域点云分别对应的位移向量；计算至少一个位移向量的平均值，获得...
【专利技术属性】
技术研发人员：张东波，焦少慧，
申请(专利权)人：北京有竹居网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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