【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机应用，尤其涉及一种树木点云非刚性配准方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、树木是城市场景的重要组成部分，树木三维几何模型被广泛应用于数字城市和环境模拟。
2、常见的真实场景树木重建方法是基于激光和可见光探测技术获取树木影像及点云，然后通过三角网重构技术获得树木几何模型。不同的重建方法在模型拓扑完整性、几何精细度等方面有较大差别。为满足树木模型不同层次细节表达的需要，可融合不同数据源的树木点云进行建模。然而，由于传感器不同，不同来源的点云其空间参考系不一致，存在坐标偏移，角度偏移，甚至是尺度不一致。这为数据融合带来了挑战。
3、传统的点云配准方法主要是基于icp（iterative closest point，迭代最近点，主要用于计算机视觉中深度图像的精确拼合，通过不断迭代最小化源数据与目标数据对应点来实现精确地拼合）算法及其变体，这种方法相对简单高效，但由于该类算法使用单一的梯度下降方法，从而使配准过程容易收敛到局部最优值。解决该问题的方法是为待配准点云提供初始粗配准，如人工配准，基于特征点提取配等。然而，人工配准耗时耗力，基于特征点提取的配准要求点云具有较明显的特征点，因而该方法表现不稳定。
4、因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种树木点云非刚性配准方法、系统、终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中不同来源的点云数据具有不同的空间参考系、不同的空间尺度等
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种树木点云非刚性配准方法，所述树木点云非刚性配准方法包括如下步骤：
3、获取树木待配准点云和目标点云，利用树木点云骨架提取算法提取所述树木待配准点云和所述目标点云的点云骨架，根据所述点云骨架识别所述树木待配准点云和所述目标点云的树冠部分和树干部分，去除树冠部分点云，保留树干部分点云，得到待配准树干点云和目标树干点云；
4、根据所述待配准树干点云和所述目标树干点云的点坐标和重心坐标，将所述待配准树干点云和所述目标树干点云平移到以重心为原点的坐标系中；
5、分别计算所述待配准树干点云和所述目标树干点云的法向协方差矩阵，根据所述法向协方差矩阵确定所述待配准树干点云和所述目标树干点云的生长方向轴，根据所述生长方向轴计算得到罗德里格旋转矩阵，利用所述罗德里格旋转矩阵对所述待配准树干点云的生长方向轴进行对齐；
6、计算所述待配准树干点云进行缩放、翻转和偏航旋转后的均方根误差，根据得到的最小均方根误差的缩放、旋转和偏航对应的旋转方案，对所述待配准树干点云再次进行缩放、旋转和偏航旋转，以完成点云粗配准；
7、对所述待配准树干点云进行icp配准操作，输出配准后的树木点云。
8、可选地，所述的树木点云非刚性配准方法，其中，所述获取树木待配准点云和目标点云，利用树木点云骨架提取算法提取所述树木待配准点云和所述目标点云的点云骨架，具体包括：
9、在欧几里得空间中对所述树木待配准点云和所述目标点云进行delaunay三角剖分后附加权重值；
10、采用dijkstra最短路径算法重新连接delaunay三角剖分后的点云；
11、根据顶点和边的权重值去除冗余顶点和短边，并根据顶点和边的相似程度进行合并以完成简化。
12、可选地，所述的树木点云非刚性配准方法，其中，所述根据所述待配准树干点云和所述目标树干点云的点坐标和重心坐标，将所述待配准树干点云和所述目标树干点云平移到以重心为原点的坐标系中，具体包括：
13、获取所述待配准树干点云的点坐标和所述目标树干点云的点坐标；
14、根据所述待配准树干点云的点坐标求平均值得到所述待配准树干点云的重心坐标，根据所述目标树干点云的点坐标求平均值得到所述目标树干点云的重心坐标；
15、将所述待配准树干点云的所有点坐标减去所述待配准树干点云的重心坐标，将所述目标树干点云的所有点坐标减去所述目标树干点云的重心坐标，以将所述待配准树干点云和所述目标树干点云平移到以重心为原点的坐标系中。
16、可选地，所述的树木点云非刚性配准方法，其中，所述分别计算所述待配准树干点云和所述目标树干点云的法向协方差矩阵，根据所述法向协方差矩阵确定所述待配准树干点云和所述目标树干点云的生长方向轴，根据所述生长方向轴计算得到罗德里格旋转矩阵，利用所述罗德里格旋转矩阵对所述待配准树干点云的生长方向轴进行对齐，具体包括：
17、根据所述待配准树干点云的法向值，计算所述待配准树干点云的法向协方差矩阵，提取所述待配准树干点云的法向协方差矩阵的特征向量，将所述待配准树干点云的法向协方差矩阵的最小特征向量作为所述待配准树干点云的生长方向轴；
18、根据所述目标树干点云的法向值，计算所述目标树干点云的法向协方差矩阵，提取所述目标树干点云的法向协方差矩阵的特征向量；将所述目标树干点云的法向协方差矩阵的最小特征向量作为所述目标树干点云的生长方向轴；
19、计算所述待配准树干点云的生长方向轴到所述目标树干点云的生长方向轴的罗德里格旋转矩阵，利用所述罗德里格旋转矩阵对所述待配准树干点云进行变换，以完成所述待配准树干点云的生长方向轴对齐。
20、可选地，所述的树木点云非刚性配准方法，其中，所述计算所述待配准树干点云进行缩放、翻转和偏航旋转后的均方根误差，之前还包括：
21、将所述待配准树干点云的树干底部的预设百分比的点云拟合一个圆，计算圆的半径，得到所述待配准树干点云的树干半径；
22、将所述目标树干点云的树干底部的预设百分比的点云拟合一个圆，计算圆的半径，得到所述目标树干点云的树干半径；
23、将所述待配准树干点云的树干半径和所述目标树干点云的树干半径的比值作为树干半径之比。
24、可选地，所述的树木点云非刚性配准方法，其中，所述计算所述待配准树干点云进行缩放、翻转和偏航旋转后的均方根误差，根据得到的最小均方根误差的缩放、旋转和偏航对应的旋转方案，对所述待配准树干点云再次进行缩放、旋转和偏航旋转，以完成点云粗配准，具体包括：
25、根据所述树干半径之比获得缩放比例，并对所述待配准树干点云进行缩放；
26、从0度开始，将所述待配准树干点云绕生长方向轴进行偏航旋转，每次旋转30度，并进行一次icp迭代配准，获得12种旋转情况，并记录每一种情况下所述待配准树干点云和所述目标树干点云的均方根误差；
27、将所述待配准树干点云绕生长方向轴翻转180度，使所述待配准树干点云上下颠倒，再重复执行缩放、旋转、一次icp迭代及均方根误差计算，获得新的12种旋转情况；
28、对于24种旋转情况，取均方根误差值最小的一个作为粗配准方案，并对将所述待配准树本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述树木点云非刚性配准方法包括：
2.根据权利要求1所述的树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述获取树木待配准点云和目标点云，利用树木点云骨架提取算法提取所述树木待配准点云和所述目标点云的点云骨架，具体包括：
3.根据权利要求1所述的树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述根据所述待配准树干点云和所述目标树干点云的点坐标和重心坐标，将所述待配准树干点云和所述目标树干点云平移到以重心为原点的坐标系中，具体包括：
4.根据权利要求1所述的树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述分别计算所述待配准树干点云和所述目标树干点云的法向协方差矩阵，根据所述法向协方差矩阵确定所述待配准树干点云和所述目标树干点云的生长方向轴，根据所述生长方向轴计算得到罗德里格旋转矩阵，利用所述罗德里格旋转矩阵对所述待配准树干点云的生长方向轴进行对齐，具体包括：
5.根据权利要求1所述的树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述计算所述待配准树干点云进行缩放、翻转和偏航旋转后的均方根误差，之前还包括：
6.根据权
7.根据权利要求1所述的树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述对所述待配准树干点云进行ICP配准操作，输出配准后的树木点云，具体包括：
8.一种树木点云非刚性配准系统，其特征在于，所述树木点云非刚性配准系统包括：
9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的树木点云非刚性配准程序，所述树木点云非刚性配准程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的树木点云非刚性配准方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有树木点云非刚性配准程序，所述树木点云非刚性配准程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的树木点云非刚性配准方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述树木点云非刚性配准方法包括：
2.根据权利要求1所述的树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述获取树木待配准点云和目标点云，利用树木点云骨架提取算法提取所述树木待配准点云和所述目标点云的点云骨架，具体包括：
3.根据权利要求1所述的树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述根据所述待配准树干点云和所述目标树干点云的点坐标和重心坐标，将所述待配准树干点云和所述目标树干点云平移到以重心为原点的坐标系中，具体包括：
4.根据权利要求1所述的树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述分别计算所述待配准树干点云和所述目标树干点云的法向协方差矩阵，根据所述法向协方差矩阵确定所述待配准树干点云和所述目标树干点云的生长方向轴，根据所述生长方向轴计算得到罗德里格旋转矩阵，利用所述罗德里格旋转矩阵对所述待配准树干点云的生长方向轴进行对齐，具体包括：
5.根据权利要求1所述的树木点云非刚性配准方法，其特征在于，所述计算所述待配准树干点云进行缩放、翻转和偏航旋转后的均方根误差，之前还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟玺，洪林平，谢林甫，黄鸿盛，汤圣君，李晓明，郭仁忠，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：
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