【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体涉及一种用于自动化编织筐三维仿真方法。
技术介绍
1、三维仿真技术是指利用计算机技术生成具有真实、立体、精确、动态等特点的三维可视化的技术，随着计算机技术的发展，三维仿真技术逐渐应用于各行各业。比如，自动化编织筐行业，利用三维仿真技术得到编织筐的立体虚拟模型，然后利用加工设备根据编织筐的立体虚拟模型实现对编织筐的自动化生产，加快了自动化编织筐行业的发展。
2、目前，利用计算机技术获取编织筐的三维点云数据，然后对编织筐的三维点云数据进行几何建模，并通过贴图渲染的方式获取编织筐的三维仿真模型。但是，由于编织筐的结构较为复杂，容易造成编织筐的三维点云数据的准确性较差，从而降低编织筐三维仿真模型的精度。因此通常采用滤波去噪的方式对初始的点云数据进行处理，以便于将干净、异常点较少的三维点云数据作为三维重建的原始数据，体素滤波算法是常用的三维点云数据处理方法，但是体素滤波算法的处理效果取决于体素网格大小、近邻数等参数的设置，对一些异常程度轻微的点云数据点的滤波效果较差。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种用于自动化编织筐三维仿真方法，以解决体素滤波算法在对编织筐的三维点云数据滤波时对轻微异常点的滤波效果较差的问题，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术一个实施例一种用于自动化编织筐三维仿真方法，该方法包括以下步骤：
3、获取编织筐的三维点云数据；
4、基于每个体素格内点云数据点的聚类结果确定每个体素格内每个点
5、根据每个点云数据点所取近邻空间内所有点云数据点的结构特征密集指数确定每个点云数据点的密集指数递变序列、密集指数差分序列；基于每个点云数据点的密集指数递变序列、密集指数差分序列确定每个点云数据点的编织筐紧实系数；
6、基于每个体素格内所有点云数据点的编织筐紧实系数的异常检测结果确定每个体素格内的下采样结果；
7、采用体素滤波算法基于所有体素格内的下采样结果得到编织筐的纯净三维点云数据；采用三维仿真软件基于编织筐的纯净三维点云数据得到编织筐的三维仿真结果。
8、优选的，所述基于每个体素格内点云数据点的聚类结果确定每个体素格内每个点云数据点的结构特征密集指数的方法为：
9、将每个体素格内每个点云数据点为中心点所取预设尺度的正方体空间作为每个体素格内每个点云数据点的近邻空间，将每个体素格内每个点云数据点的近邻空间内点云数据点组成的集合作为每个体素格内每个点云数据点的邻域点云集合；
10、将每个体素格内所有点云数据点作为输入，采用密度峰值聚类算法确定每个体素格内每个点云数据点的局部密度；
11、基于每个体素格内每个点云数据点与其邻域点云集合内点云数据点在相同维度上的差异确定每个体素格内每个点云数据点的点云稀疏指数；
12、基于每个体素格内每个点云数据点与其邻域点云集合内点云数据点周围点云数据的分布特征确定每个体素格内每个点云数据点的邻域点云稠密度；
13、将每个体素格内每个点云数据点的局部密度、邻域点云稠密度的乘积作为分子；将每个体素格内每个点云数据点的点云稀疏指数与预设参数之和作为分母；
14、将分子与分母的比值作为每个体素格内每个点云数据点的结构特征密集指数。
15、优选的，所述基于每个体素格内每个点云数据点与其邻域点云集合内点云数据点在相同维度上的差异确定每个体素格内每个点云数据点的点云稀疏指数的方法为：
16、分别将每个点云数据点与其邻域点云集合内任意一个点云数据点在第一、第二、第三维度上取值差值的绝对值作为第一维度差值、第二维度差值、第三维度差值；
17、将第一维度差值、第二维度差值、第三维度差值的和与维度数量的比值作为第一累加因子；
18、将第一累加因子在每个体素格内每个点云数据点的邻域点云集合上累加结果的均值作为每个体素格内每个点云数据点的点云稀疏指数。
19、优选的，所述基于每个体素格内每个点云数据点与其邻域点云集合内点云数据点周围点云数据的分布特征确定每个体素格内每个点云数据点的邻域点云稠密度的方法为：
20、将每个体素格内每个点云数据点的邻域点云集合内任意一个点云数据点作为一个参考点；
21、将每个体素格内每个点云数据点的邻域点云集合与每个参考点的邻域点云集合之间的分布度量结果在每个点云数据点的邻域点云集合上累加结果的均值作为每个点云数据点的邻域点云稠密度。
22、优选的，所述根据每个点云数据点所取近邻空间内所有点云数据点的结构特征密集指数确定每个点云数据点的密集指数递变序列、密集指数差分序列的方法为：
23、将每个体素格内每个点云数据点的邻域点云集合内所有点云数据点的结构特征密集指数按照升序顺序组成的序列作为每个体素格内每个点云数据点的密集指数递变序列；
24、将每个点云数据点的密集指数递变序列中所有相邻两个元素之间的差值组成的序列作为每个点云数据点的密集指数差分序列。
25、优选的，所述基于每个点云数据点的密集指数递变序列、密集指数差分序列确定每个点云数据点的编织筐紧实系数的方法为：
26、根据每个点云数据点的密集指数递变序列、密集指数差分序列确定每个点云数据点的筐密度近邻指数；
27、将每个点云数据点的筐密度近邻指数的数据映射结果作为分子；
28、将每个点云数据点的邻域点云集合内所有点云数据点的结构特征密集指数的累加结果与预设参数之和作为分母，将分子与分母的比值作为第一特征值，将预设参数与第一特征值的差值作为每个点云数据点的编织筐紧实系数。
29、优选的，所述根据每个点云数据点的密集指数递变序列、密集指数差分序列确定每个点云数据点的筐密度近邻指数的方法为：
30、基于每个点云数据点的密集指数差分序列内元素信息量的大小确定每个点云数据点的密度变化指数；
31、将每个点云数据点的密集指数递变序列内所有元素的变异系数的数据映射结果与分母的比值作为每个点云数据点的筐密度近邻指数。
32、优选的，所述基于每个点云数据点的密集指数差分序列内元素信息量的大小确定每个点云数据点的密度变化指数的方法为：
33、将每个点云数据点的密集指数差分序列内相邻两个元素差值的绝对值在每个点云数据点的密集指数差分序列上累加结果的均值作为第一计算因子；
34、将每个点云数据点的密集指数差分序列内所有元素的信息熵与第一计算因子的乘积作为每个点云数据点的密度变化指数。
35、优选的，所述基于每个体素格内所有点云数据点的编织筐紧实系数的异常检测结果确定每个体素格内的下采样结果的方法为：
36、将每个体素格内所有点云数据点的编织筐紧实系数作为输入，采用异常检测算法得到每个体素格内异常点云数据；
37、将所有异常点云数据从每个体素格内删除后剩余的点云本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述基于每个体素格内点云数据点的聚类结果确定每个体素格内每个点云数据点的结构特征密集指数的方法为：
3.根据权利要求2所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述基于每个体素格内每个点云数据点与其邻域点云集合内点云数据点在相同维度上的差异确定每个体素格内每个点云数据点的点云稀疏指数的方法为：
4.根据权利要求2所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述基于每个体素格内每个点云数据点与其邻域点云集合内点云数据点周围点云数据的分布特征确定每个体素格内每个点云数据点的邻域点云稠密度的方法为：
5.根据权利要求1所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述根据每个点云数据点所取近邻空间内所有点云数据点的结构特征密集指数确定每个点云数据点的密集指数递变序列、密集指数差分序列的方法为：
6.根据权利要求1所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述根据每个点云数据点的密集指数递变序列、密集指数差分序列确定每个点云数据点的筐密度近邻指数的方法为：
8.根据权利要求7所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述基于每个点云数据点的密集指数差分序列内元素信息量的大小确定每个点云数据点的密度变化指数的方法为：
9.根据权利要求1所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述基于每个体素格内所有点云数据点的编织筐紧实系数的异常检测结果确定每个体素格内的下采样结果的方法为：
10.根据权利要求1所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述采用体素滤波算法基于所有体素格内的下采样结果得到编织筐的纯净三维点云数据的方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述基于每个体素格内点云数据点的聚类结果确定每个体素格内每个点云数据点的结构特征密集指数的方法为：
3.根据权利要求2所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述基于每个体素格内每个点云数据点与其邻域点云集合内点云数据点在相同维度上的差异确定每个体素格内每个点云数据点的点云稀疏指数的方法为：
4.根据权利要求2所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述基于每个体素格内每个点云数据点与其邻域点云集合内点云数据点周围点云数据的分布特征确定每个体素格内每个点云数据点的邻域点云稠密度的方法为：
5.根据权利要求1所述的一种用于自动化编织筐三维仿真方法，其特征在于，所述根据每个点云数据点所取近邻空间内所有点云数据点的结构特征密集指数确定每个点云数据点的密集指数递变序列、密集指数差分序列的方法为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘景涛，
申请(专利权)人：山东绿城家居有限公司，
类型：发明
国别省市：
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