一种二维激光点云等密度化处理的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于点云数据处理技术领域，公开了一种二维激光点云等密度化处理的方法，包括：S1：在图像坐标系中读取一个点，计算其与下一个邻近点之间的欧式距离，并判断两点是否连续；S2：在世界坐标系中计算点云图像的等密度阈值,并根据等密度阈值生成距离查找表；S3：将图像坐标系的点转换成世界坐标系中的点，并计算其欧式距离，并根据和距离查找表计算出之间应该插入的点数；根据两点的世界坐标和应插入的点数计算出新插入点的坐标；S4：在图像坐标系中读取下一个点，重复上述步骤，直至所有点完成插值；S5：对插点之后的点云数据进行等点数抽样，生成等密度的点云数据。本发明专利技术等密度化效果明显，质量良好，算法简单高效，可提高运算性能。算性能。算性能。

【技术实现步骤摘要】
一种二维激光点云等密度化处理的方法和装置


[0001]本专利技术涉及点云数据处理
，具体涉及一种二维激光点云等密度化处理的方法和装置。

技术介绍

[0002]图像坐标点通过查表方式转换到世界坐标，由于投影等关系，一个像素代表的世界距离在图像中的不同位置是不等的。从图像坐标系到世界坐标系釆用的是刚体变换，即为坐标转换过程中，只经历筒单的旋转和平移变换，原有物体的形状及体积都不会发生变化的一种变换。这样一个均匀的图像坐标系转换到世界坐标系后变成非均匀离散的点云。这样对后端识别算法造成了障碍，无法判断中间是否有丢点情况发生。同时，点云密度不均匀可能导致建立的模型不能准确地反映实体的形态变化，严重影响后续的特征提取。未经处理的点云通常呈现不规则分布、密度不均匀等特征，将杂乱的、不规则分布的激光点云重新规则排列是某些检测、识别工作中进行点云处理的必要手段。
[0003]插值算法可以有效地解决点云的不均匀性。插值算法的核心就是根据已知点的信息准确预测出未知点的信息。目前常见的点云插值方式有以下几种：
[0004]最近邻插值算法：运算简本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种二维激光点云等密度化处理的方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：在图像坐标系中读取一个点P1，计算其与下一个邻近点P2之间的欧式距离D，根据欧式距离判断点P1与点P2是否连续，若连续，则进入步骤S2；若不连续，则将P1和P2标记为端点，并进入步骤S4；S2：在世界坐标系中计算点云图像的等密度阈值b，并根据等密度阈值b生成距离查找表DST；S3：将图像坐标系的点P1和P2转换成世界坐标系中的点S1(y1,z1)和点S2(y2,z2)，计算点S1和S2之间的欧式距离Dis，并根据Dis和距离查找表DST计算出S1和S2之间应该插入的点数IC；根据两点的世界坐标S1(y1,z1)、S2(y2,z2)和应插入的点数IC计算出新插入点I1,I2...I
n
(1≤n≤IC)的坐标；S4、在图像坐标系中读取下一个点P2，重复步骤S1和S3，直至所有点完成插值；S5、对插点之后的点云数据进行等点数抽样，同时保护已经被标记的端点，生成等密度且稀疏的点云数据。2.根据权利要求1所述的一种二维激光点云等密度化处理的方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过阈值判断法判断P1与点P2是否连续；若欧式距离D大于图像距离阈值，则判定其不连续；若欧式距离D小于等于图像距离阈值，则判定其连续。3.根据权利要求1所述的一种二维激光点云等密度化处理的方法，其特征在于，所述步骤S1中，欧式距离D的计算公式为：其中，(r1,c1)和(r2,c2)分别表示图像坐标系点P1和点P2的坐标。4.根据权利要求1所述的一种二维激光点云等密度化处理的方法，其特征在于，所述步骤S2中，等密度阈值b的计算公式为：b＝ω0(μ
‑
μ0)2+ω1(μ
‑
μ1)2；其中，μ表示所有邻近点之间的距离平均值，μ0表示所有距离小于等于方差的点之间的平均距离记为μ1表示所有距离大于方差的点之间的平均距离；ω0表示与下一个最近点的距离小于等于方差的点数量与总点数M的比值,ω1表示与下一个最近点的距离大于方差的点数量与总点数M的比值。5.根据权利要求1所述的一种二维激光点云等密度化处理的方法，其特征在于，所述步骤S3中，若欧式距离Dis小于等于等密度阈值b，则不进行插点，即插点数为零，若欧式距离D...

【专利技术属性】
技术研发人员：张彦超，郝盼，马俊杰，石文静，
申请(专利权)人：苏州全视智能光电有限公司，
类型：发明
国别省市：