本公开提供了一种基于视锥的点云处理方法，包括：对获取的原始三维激光点云数据进行预处理，获得预处理后的三维激光点云数据，预处理至少包括获得原始三维激光点云数据的最小有向包围盒；基于视锥体在最小有向包围盒的底面的投影将预处理后的三维激光点云数据中的无效场景的点云数据去除，获取视锥体内的三维激光点云数据；以及对视锥体内的三维激光点云数据进行基于视点坐标与激光点之间距离的抽稀处理，对经过抽稀处理后的视锥体内的三维激光点云数据进行渲染处理。本公开还提供了一种基于视锥的点云处理装置、电子设备以及可读存储介质。存储介质。存储介质。
【技术实现步骤摘要】
基于视锥的点云处理方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及点云渲染、三维建模
，本公开尤其涉及一种基于视锥的点云处理方法、基于视锥的点云处理装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着三维激光雷达扫描技术的兴起，三维激光雷达点云在数字城市、物联网、3D视频、沉浸式游戏等应用中运用越来越广泛。
[0003]三维激光雷达点云可以精确地描述对象的语义信息，比传统的2D图像更加生动地展示物体的信息，但是由于三维激光雷达点云具有海量数据，受计算机内存大小和显卡性能的制约，将海量数据进行实时渲染是一个艰巨的挑战。因此研究一种实时渲染海量点云数据的方法是十分重要的。
[0004]中国专利CN104376590A提出了一种海量数据按圈索引空间显示方法。该方法结合激光雷达按圈扫描以及存储的特性，三维激光雷达点云数据按照扫描圈重新组织数据格式，将每一扫描圈POS中心到下一扫描圈POS中心的方向向量作为该扫描圈扫描得到的点云的有向包围盒的主轴向量。然后根据得到的主轴向量以及该扫描圈的点云范围值，从而计算包围该扫描圈的点云的有向包围盒的顶点坐标；最后计算视角下显示的视锥体的有向包围盒并比较其与根据扫描圈点云计算得到的有向包围盒是否相交，如果两个有向包围盒相交，则渲染显示该圈点云；否则不显示该圈点云。但是该方法只能适用于按圈扫描得到的点云数据，对于MEMS(MicroElectro Mechanical Systems)激光雷达并不适用，并且该方法只是剔除了不在视角的有向包围盒内的点云，对视角包围盒内的海量点云没有做任何处理。
[0005]中国专利CN111127610A提出了一种点云数据三维可视化渲染方法，该方法首先将点云数据标准化，然后对三维空间进行划分，每个点云绑定唯一的键值，并采用多线程，提升点云数据的加载速度。该方法提出了多种点云渲染方法，包括顶点渲染法、基于三维网络的映射渲染、基于三角剖分算法的网格重构渲染、点云运动动画渲染以及点云粒子动画渲染。但是该方法并没有提出任何实现点云实时渲染的方案。
[0006]中国专利CN108615254A提出了一种基于树型结构网络矢量量化的点云渲染方法。根据该方法，点云数据组成的矢量空间被划分为若干网络矢量，并对得到的网络矢量进行包围盒封装，然后利用八叉树分割方法对包围盒进行多层量化处理，得到不同深度的子包围盒。最后用子包围盒代替点云数据中在子包围盒中的点。但是该方法用包围盒代替点进行渲染，会模糊物体的语义特征，造成物体失真，影响观众体验。
[0007]中国专利CN107943961A提出了一种基于Web的海量点云渲染方法。该方法利用四叉树对海量点云数据进行重新组织，然后利用Potree技术将点云数据渲染到Web浏览器上。但是Potree可拓展性能差，只能支持特定的数据格式，不能处理高程差小的扁平化的点云，并且该方法并没有对点云进行处理，而是将所有点云进行渲染。由于海量点云数据存在冗余，不对点云数据进行处理而渲染所有点云，会带来非常巨大的性能消耗，造成计算机内存的浪费。
[0008]中国专利CN106846498A提供了一种激光点云渲染方法和装置，首先将不同格式的点云数据转换成AutoCAD中标准格式的PCG格式点云，然后根据视窗的范围、点云显示阈值，统计三维视窗中显示的点云中的待渲染点。得到的待渲染点添加到AutoCAD点云对象中，渲染所述点云。该方法只提供了一种处理并渲染不同点云格式数据的思路，并没有针对点云实时渲染提供一种可行的方案。
[0009]中国专利CN101908068A提出了一种基于四叉树索引的海量激光扫描点云实时绘制方法。首先对原始三维激光点云数据建立四叉树索引，并对四叉树索引进行序列化，然后利用四叉树索引，对海量激光点云数据进行快速视场裁剪，通过绘制细节控制和绘制时间控制，实现海量点云的实时绘制；该方法通过限制绘制的点云数据，达到快速渲染点云数据的目的，但是该方法采用传统四叉树建立索引，当该方法应用于动态场景时，对象的位置在不断变化，对象随时切换在树中的节点，从而需要不断更新四叉树；该方法的另一个问题是，该方法只是通过裁剪视场，限制渲染的点云的数量，并没有对渲染的点云做处理，一旦视场内的点云数量过大，则会影响渲染的速度。
[0010]通过分析现有的技术方案可知，目前的点云渲染不能满足实时渲染海量点云数据的需求，有的方法利用强大的数据索引例如Potree，可以实现点云快速的渲染，但是由于没有对点云数据进行任何处理，这些方法会带来非常巨大的性能消耗，存在浪费计算机内存，消耗GPU性能的问题；另外一些方法通过限制渲染的点云数据，例如，裁剪视场、渲染包围点云的包围盒而非点云本身，来提高渲染点云数据的速度。但是这些方法都存在一些问题，有些方法只剔除了视场外的点云，并没有对视场内的点云做任何处理；有些方法利用有向包围盒代替包围盒内的点云数据，会模糊物体的语义信息，造成物体失真。
技术实现思路
[0011]为了解决上述技术问题中的至少一个，本公开提供了一种基于视锥的点云处理方法、装置、电子设备及存储介质。
[0012]根据本公开的一个方面，提供一种基于视锥的点云处理方法，包括：
[0013]S102、对获取的原始三维激光点云数据进行预处理，获得预处理后的三维激光点云数据，所述预处理至少包括获得所述原始三维激光点云数据的最小有向包围盒；
[0014]S104、基于视锥体在所述最小有向包围盒的底面的投影将所述预处理后的三维激光点云数据中的无效场景的点云数据去除，获取视锥体内的三维激光点云数据；
[0015]S106、对视锥体内的三维激光点云数据进行基于视点坐标与激光点之间距离的抽稀处理，对经过抽稀处理后的视锥体内的三维激光点云数据进行渲染处理。
[0016]根据本公开的至少一个实施方式的基于视锥的点云处理方法，S102、对获取的原始三维激光点云数据进行预处理，获得预处理后的三维激光点云数据，包括：
[0017]S1021、计算原始三维激光点云数据中的点数据的特征向量和特征值，以其中的最大特征值对应的特征向量作为原始三维激光点云的方向向量；
[0018]S1022、基于所述原始三维激光点云数据的方向向量以及原始三维激光点云数据在空间直角坐标系下的坐标值，获得原始三维激光点云数据的最小有向包围盒；
[0019]S1023、以所述最小有向包围盒的左下角顶点为原点，将所述原始三维激光点云数据划分到预设正方形平面网格的各个单位正方形网格中，生成点云数据占用网格区域；
[0020]S1024、对于每个单位正方形网格，建立该单位正方形网格中的各个点数据与该单位正方形网格坐标的映射关系。
[0021]根据本公开的至少一个实施方式的基于视锥的点云处理方法，步骤S102中，还包括：S1025、对每个单位正方形网格中的三维激光点云数据进行随机排序，以实现每个单位正方形网格中的点数据的均匀分布。
[0022]根据本公开的至少一个实施方式的基于视锥的点云处理本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视锥的点云处理方法，其特征在于，包括：S102、对获取的原始三维激光点云数据进行预处理，获得预处理后的三维激光点云数据，所述预处理至少包括获得所述原始三维激光点云数据的最小有向包围盒；S104、基于视锥体在所述最小有向包围盒的底面的投影将所述预处理后的三维激光点云数据中的无效场景的点云数据去除，获取视锥体内的三维激光点云数据；以及S106、对视锥体内的三维激光点云数据进行基于视点坐标与激光点之间距离的抽稀处理，对经过抽稀处理后的视锥体内的三维激光点云数据进行渲染处理。2.根据权利要求1所述的基于视锥的点云处理方法，其特征在于，S102、对获取的原始三维激光点云数据进行预处理，获得预处理后的三维激光点云数据，包括：S1021、计算原始三维激光点云数据中的点数据的特征向量和特征值，以其中的最大特征值对应的特征向量作为原始三维激光点云的方向向量；S1022、基于所述原始三维激光点云数据的方向向量以及原始三维激光点云数据在空间直角坐标系下的坐标值，获得原始三维激光点云数据的最小有向包围盒；S1023、以所述最小有向包围盒的左下角顶点为原点，将所述原始三维激光点云数据划分到预设正方形平面网格的各个单位正方形网格中，生成点云数据占用网格区域；以及S1024、对于每个单位正方形网格，建立该单位正方形网格中的各个点数据与该单位正方形网格坐标的映射关系。3.根据权利要求2所述的基于视锥的点云处理方法，其特征在于，步骤S102中，还包括：S1025、对每个单位正方形网格中的三维激光点云数据进行随机排序，以实现每个单位正方形网格中的点数据的均匀分布。4.根据权利要求2或3所述的基于视锥的点云处理方法，其特征在于，S104、基于视锥体在所述最小有向包围盒的底面的投影将所述预处理后的三维激光点云数据中的无效场景的点云数据去除，获取视锥体内的三维激光点云数据，包括：S1041、获取视锥体的各条侧边与所述最小有向包围盒的底面所在的平面的交点，获取投影多边形；S1042、对所述投影多边形与所述点云数据占用网格区域求交集，获取交集区域；S1043、对所述交集区域进行光栅化操作，以获取所...
【专利技术属性】
技术研发人员：金凌鸽，曲和政，刘立，
申请(专利权)人：苏州易航远智智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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