一种相似点云数据对齐方法技术

本发明专利技术涉及点云数据处理技术领域，更具体地，涉及一种相似点云数据对齐方法，包括如下步骤：S1.获取点云数据A、B；S2.对点云数据A、B的x、y、z轴坐标值进行预处理，得到w

【技术实现步骤摘要】
一种相似点云数据对齐方法


[0001]本专利技术涉及点云数据处理
，更具体地，涉及一种相似点云数据对齐方法。

技术介绍

[0002]对于点云数据分析和数据质量优化工作，如何将两份相似的点云平面数据在空间位置上没有重叠的数据裁剪掉、而只保留它们之间具有完全重叠的部分数据，并将这些数据进行对齐，是一项必须的工作。但由于不少点云数据只包含空间信息，用传统的方法很难实现精准的裁剪以及空间上的对齐。目前常用的点云数据裁剪方法为：在点云软件上加载点云数据，然后在空间点云里调整好角度，手动设置多边形包围盒来对点云进行裁剪。但该种人工裁剪方法费时费力，容易造成数据丢失，且工作效率低下。
[0003]现有技术公开了一种基于数据降维的三维点云模型压缩方法及其实现系统，包括：(1)主元分析，获取三维点云模型的紧密包围盒；(2)量化处理，进行栅格划分，实现对点的坐标数据的量化处理；(3)数据降维，把XOY平面作为辅助平面，将所有栅格点向辅助平面投影，在XOY平面上记录Z方向有效栅格点的数目，存储到一个二维数组中，同时，建立一个一维数组，存储有效栅格点的Z坐标；(4)算术编码：对步骤(3)得到的二维数组中的数据和一维数组中的数据进行熵编码，得到压缩后的比特流。本专利技术经过量化和数据降维处理后，只需要存储量化后每个点的Z坐标以及一个编码代价很小的辅助二维数组，大大减少了数据量，达到提高压缩率的目的。
[0004]但上述方案无法进行对两份相似点云数据的对齐处理。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种相似点云数据对齐方法，能够对点云数据进行高效计算处理工作，实现对相似点云数据的比对和对齐，提高输出数据的质量，提高工作效率。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：
[0007]提供一种相似点云数据对齐方法，包括如下步骤：
[0008]S1.通过不同三维激光扫描仪获取点云数据A、点云数据B；
[0009]S2.对点云数据A、点云数据B的x轴、y轴坐标值进行预处理，得到点云数据A的宽度值w
a
、高度值h
a
，以及得到点云数据B的宽度值w
b
、高度值h
b
；通过对点云数据A、点云数据B的z轴坐标值进行预处理，分别得到等待放入空矩阵的数据集合J
A
、数据集合J
B
；
[0010]S3.对所述点云数据A和B的类型进行判断，若属于墙面数据，则执行步骤S4，否则执行步骤S5；
[0011]S4.根据步骤S2得到的宽度值以及高度值分别对应构建空矩阵a1(h
a
，w
a
)、空矩阵b1(h
b
，w
b
)，然后将所述数据集合J
A
、J
B
以左上角对齐的方式分别放入所述空矩阵a1(h
a
，w
a
)、b1(h
b
，w
b
)得到对应的数据矩阵，并将该得到的数据矩阵对应标记为待等宽高裁剪的数据矩阵a
x
(h
a
，w
a
)、b
x
(h
b
，w
b
)，然后执行步骤S7；
[0012]S5.对步骤S2得到的宽度值、高度值分别取最大值，并构建空矩阵a2(h
max
，w
max
)、空矩阵b2(h
max
，w
max
)；然后将所述数据集合J
A
、J
B
以左上角对齐的方式分别放入空矩阵a2(h
max
，w
max
)、b2(h
max
，w
max
)，得到数据矩阵a
c2
(h
max
，w
max
)、待矫正数据矩阵b
k
(h
max
，w
max
)，然后执行步骤S6；
[0013]S6.对待矫正数据矩阵b
k
(h
max
，w
max
)进行多角度旋转，并与数据矩阵a
c2
(h
max
，w
max
)进行一一误差比对，然后在最小误差下输出对应角度的数据并覆盖待矫正数据矩阵b
k
(h
max
，w
max
)中的数据得到新的数据矩阵，随后将该新的数据矩阵标记为待等宽高裁剪的数据矩阵b
x
(h
max
，w
max
)；与此同时，数据矩阵a
c2
(h
max
，w
max
)也对应标记为待等宽高裁剪的数据矩阵a
x
(h
max
，w
max
)，然后执行步骤S7；
[0014]S7.对待等宽高裁剪的数据矩阵a
x
、b
x
进行等高、等宽的裁剪处理，然后执行步骤S8；
[0015]S8.对完成等高以及等宽裁剪处理的数据矩阵a
x
、b
x
进行填充。
[0016]进一步地，在步骤S1中，通过不同三维激光扫描仪获取点云数据A＝[A1，A2，...，A
n
]、点云数据B＝[B1，B2，...，B
n
]；其中，A
n
＝(x
an
，y
an
，z
an
)，B
n
＝(x
bn
，y
bn
，z
bn
)；在步骤S2中，w
a
＝max[|x
a1
‑
x
amin
|，|x
a2
‑
x
amin
|，...，|x
an
‑
x
amin
|]，h
a
＝max[|y
a1
‑
y
amin
|，|y
a2
‑
y
amin
|，...，|y
an
‑
y
amin
|]，w
b
＝max[|x
b1
‑
x
bmin
|，|x
b2
‑
x
bmin
|，...，|x
bn
‑
x
bmin
|]，h
b
＝max[|y
b1
‑
y...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种相似点云数据对齐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.通过不同三维激光扫描仪获取点云数据A、点云数据B；S2.对点云数据A、点云数据B的x轴、y轴坐标值进行预处理，得到点云数据A的宽度值w
a
、高度值h
a
，以及得到点云数据B的宽度值w
b
、高度值h
b
；通过对点云数据A、点云数据B的z轴坐标值进行预处理，分别得到等待放入空矩阵的数据集合J
A
、数据集合J
B
；S3.对所述点云数据A和B的类型进行判断，若属于墙面数据，则执行步骤S4，否则执行步骤S5；S4.根据步骤S2得到的宽度值以及高度值分别对应构建空矩阵a1(h
a
,w
a
)、空矩阵b1(h
b
,w
b
)，然后将所述数据集合J
A
、J
B
以左上角对齐的方式分别放入所述空矩阵a1(h
a
,w
a
)、b1(h
b
,w
b
)得到对应的数据矩阵，并将该得到的数据矩阵对应标记为待等宽高裁剪的数据矩阵a
x
(h
a
,w
a
)、b
x
(h
b
,w
b
)，然后执行步骤S7；S5.对步骤S2得到的宽度值、高度值分别取最大值，并构建空矩阵a2(h
max
,w
max
)、空矩阵b2(h
max
,w
max
)；然后将所述数据集合J
A
、J
B
以左上角对齐的方式分别放入空矩阵a2(h
max
,w
max
)、b2(h
max
,w
max
)，得到数据矩阵a
c2
(h
max
,w
max
)、待矫正数据矩阵b
k
(h
max
,w
max
)，然后执行步骤S6；S6.对待矫正数据矩阵b
k
(h
max
,w
max
)进行多角度旋转，并与数据矩阵a
c2
(h
max
,w
max
)进行一一误差比对，然后在最小误差下输出对应角度的数据并覆盖待矫正数据矩阵b
k
(h
max
,w
max
)中的数据得到新的数据矩阵，随后将该新的数据矩阵标记为待等宽高裁剪的数据矩阵b
x
(h
max
,w
max
)；与此同时，数据矩阵a
c2
(h
max
,w
max
)也对应标记为待等宽高裁剪的数据矩阵a
x
(h
max
,w
max
)，然后执行步骤S7；S7.对待等宽高裁剪的数据矩阵a
x
、b
x
进行等高、等宽的裁剪处理，然后执行步骤S8；S8.对完成等高以及等宽裁剪处理的数据矩阵a
x
、b
x
进行填充。2.根据权利要求1所述的相似点云数据对齐方法，其特征在于，在步骤S1中，通过不同三维激光扫描仪获取点云数据A＝[A1,A2,...,A
n
]、点云数据B＝[B1,B2,...,B
n
]；其中，A
n
＝(x
an
,y
an
,z
an
)，B
n
＝(x
bn
,y
bn
,z
bn
)；在步骤S2中：w
a
＝max[|x
a1
‑
x
amin
|,|x
a2
‑
x
amin
|,
…
,|x
an
‑
x
amin
|]，h
a
＝max[|y
a1
‑
y
amin
|,|y
a2
‑
y
amin
|,
…
,|y
an
‑
y
amin
|]，w
b
＝max[|x
b1
‑
x
bmin
|,|x
b2
‑
x
bmin
|,
…
,|x
bn
‑
x
bmin
|]，h
b
＝max[|y
b1
‑
y
bmin
|,|y
b2
‑
y
bmin
|,
…
,|y
bn
‑
y
bmin
|]；式中，x
amin
表示点云数据A中x轴坐标值中的最小值，y
amin
表示点云数据A中y轴坐标值中的最小值，表示，x
bmin
表示点云数据B中x轴坐标值中的最小值，y
bmin
表示点云数据B中y轴坐标值中的最小值；在步骤S2中，数据集合J
A
＝[z
aj1
,z
aj2
,...,z
ajn
]，数据集合J
B
＝[z
bj1
,z
bj2
,...,z
bjn
]；其中，z
ajn
＝|z
aa
‑
z
amin
|，z
bjn
＝|z
bn
‑
z
bmin
|；式中，z
amin
表示点云数据A中z轴坐标值中的最小值，z
bmin
表示点云数据B中z轴坐标值中的最小值。3.根据权利要求1所述的相似点云数据对齐方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：计算初始情况下待矫正数据矩阵b
k
(h
max
,w
max
)与数据矩阵a
c2
(h
max
,w
max
)的均方误差然后
对矫正数据矩阵b
k
(h
max
,w
max
)进行旋转，每转动1度便计算一次其与数据矩阵a
c2
(h
max
,w
max
)的均方误差，形成误差列表并得到最小均方误差然后输出在最小均方误差时所对应角度下的数据并覆盖初始待矫正数据矩中的数据得到新的数据矩阵，随后将该新的数据矩阵标记为待等宽高裁剪的数据矩阵b
x
(h
max
,w
max
)；与此同时，数据矩阵a
c2
(h
max
,w
max
)也对应标记为待等宽高裁剪的数据矩阵a
x
(h

【专利技术属性】
技术研发人员：陈铭昌，
申请(专利权)人：广东领慧建筑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：