一种从点云生成均匀采样的二维图像的方法技术

本发明专利技术公开了一种从点云生成均匀采样的二维图像的方法，属于均匀采样的二维图像的方法技术领域，确定二维图像的范围和采样间隔，生成二维阵列形式的采样点；对点云中的每个点，将当前点、右侧邻接点、下侧邻接点、右下邻接点向XY平面做投影，并计算投影点的外接矩形；计算外接矩形覆盖的采样点；对每个采样点，判断采样点是否被投影点组成的三角形包围，若是，根据三角片的法向和形状等特征判断三角片是否满足插值条件；对满足插值条件的三角片，计算并更新或累积该采样点的插值；根据采样点最新的插值或累积的插值确定二维图像每个像素的值，或者将某些点标记为遮挡点。或者将某些点标记为遮挡点。或者将某些点标记为遮挡点。

【技术实现步骤摘要】
一种从点云生成均匀采样的二维图像的方法


[0001]本专利技术涉及一种均匀采样的二维图像的方法，特别是涉及一种 从点云生成均匀采样的二维图像的方法，属于均匀采样的二维图像 的方法


技术介绍

[0002]常见的二维图像采集设备，如基于CCD、CMOS技术的数字相机， 输出的图像是二维阵列形式的数据，图像的每个元素称为一个像素， 像素的值包含亮度或者颜色信息，由于普通镜头的视差效应(距离 镜头越远放大倍数越小)，以及畸变效应的影响，在对精度要求高 的场合，如高精密测量领域，一般需要事先对成像系统进行标定， 或者采用远心镜头，以削弱视差和畸变的影响，如图1所示，是普 通二维相机输出的阵列形式的亮度数据。
[0003]三维数据采集设备，主要用于获取场景的三维坐标信息，常见 的有双目相机(如Intel的Realsense D400系列)，结构光相机(如 Zivid的Zivid Two系列)，TOF相机(如Lucid Vision Labs的 Helios2系列)等，一般也以二维阵列的形式输出三维坐标信息，阵 列的元素可能是距离(或深度)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种从点云生成均匀采样的二维图像的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：确定二维图像的范围和采样间隔；步骤二：对每个三维坐标点，将其与二维阵列中的右侧相邻点、下方相邻点和右下方相邻点组成一组，向XY平面投影，并计算其与二维网格平行的外接矩形；步骤三：确定上述外接矩形覆盖的采样点；步骤四：对外接矩形覆盖的每个采样点；步骤五：采样点被三角形包围，用三角形对应的三角片对该采样点插值；步骤六：采样点对应的三角片满足插值条件，则使用三角片的三个顶点的值计算该采样点的插值，然后更新或累积该采样点的插值；步骤七：根据采样点最新的插值或累积的插值确定二维图像每个像素的值，或者将某些点标记为遮挡点。2.根据权利要求1所述的一种从点云生成均匀采样的二维图像的方法，其特征在于：在步骤一中还包括如下步骤：S1：首先遍历点云中所有的点，计算点云在XY平面的范围(CL，CT，CR，CB)，其中CL表示最小的X坐标，CT表示最小的Y坐标，CR表示最大的X坐标，CB表示最大的Y坐标；S2：假设采样间隔设定为a，则二维图像左上角坐标为(CL，CT)，二维图像的宽度为round((CR
‑
CL)/a),高度为round((CB
‑
CT)/a)。3.根据权利要求2所述的一种从点云生成均匀采样的二维图像的方法，其特征在于：在步骤二中用(BL，BT，BR，BB)分别表示外接矩形的左、上、右、下的坐标，则：BL＝min(X
m,n
,X
m,n+1
,X
m+1,n
,X
m+1,n+1
),BT＝min(Y
m,n
,Y
m,n+1
,Y
m+1,n
,Y
m+1,n+1
),BR＝max(X
m,n
,X
m,n+1
,X
m+1,n
,X
m+1,n+1
),BB＝max(Y
m,n
,Y
m,n+1
,Y
m+1,n
,Y
m+1,n+1
),其中X
m,n
和Y
m,n
分别为点S
m,n
的X和Y坐标，min和max分别表示取最小值和最大值的运算，经过S
m,n
，S
m,n+1
和S
m+1,n
的用实线表示的矩形即S
m,n
，S
m,n+1
，S
m+1,n
和S
m+1,n+1
的外接矩形。4.根据权利要求3所述的一种从点云生成均匀采样的二维图像的方法，其特征在于：在步骤三中用(GL，GT，GR，GB)表示被覆盖的采样点的索引号的范围，其中GL为最小的列索引，GT为最小的行索引，GR为最大的列索引，GB为最大的行索引，则最小的行索引，GR为最大的列索引，GB为最大的行索引，则最小的行索引，GR为最大的列索引，GB为...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐志峰，李鹏杰，
申请(专利权)人：赛密特思半导体技术苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：