一种基于三维点云数据特征轻量化的点云重构方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111696210A(43)申请公布日2020.09.22(21)申请号202010322639.7(22)申请日2020.04.22(71)申请人北京航天控制仪器研究所地址100854北京市海淀区北京142信箱403分箱(72)发明人杨文超董蓉桦惠宏超严小军(74)专利代理机构中国航天科技专利中心11009代理人马全亮(51)Int.Cl.G06T17/20(2006.01)G06T7/12(2017.01)G06T7/187(2017.01)G06T7/66(2017.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书8页附图4页(54)发明名称一种基于三维点云数据特征轻量化的点云重构方法及系统(57)摘要本发明涉及一种基于三维点云数据特征轻量化的点云重构方法及系统，对被测物进行高精度海量三维点云数据采集，点云数据结果更趋近于被测物的真实形貌。本发明对采集得到的海量三维点云数据进行特征点云提取，采用离群点提取法对被测物的表面形貌进行处理，获取被测物表面上的特征点云数据，采用点云区域增长分割法，结合法线夹角准则，获取被测物边缘处的特征点云数据。本发明在保留特征点云数据的前提下，对剩余点云数据进行降采样，实现点云的轻量化处理。本发明对轻量化处理后的点云数据进行滑动最小二乘法拟合，使点云数据能够保留表面的细微特征，并对拟合后的点云数据进行点云重构，从而生成保留关键形貌特征的被测物实体模型。CN111696210ACN111696210A权利要求书1/3页1.一种基于三维点云数据特征轻量化的点云重构方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)获取表征被测物表面信息的三维点云数据，即初始点云数据；(2)对被测物的初始点云数据进行离群点提取，得到构成被测物表面上的特征点云数据；(3)对被测物的初始点云数据进行区域增长法分割，结合法线夹角准则，获取被测物边缘处的特征点云数据；(4)在初始点云数据中除去步骤(2)和步骤(3)中提取得到的特征点云数据，对初始点云数据中的剩余点云数据进行网格降采样，将网格降采样得到的点云数据与步骤(2)和步骤(3)中提取得到特征点云数据结合，即得到保留被测物关键形貌特征的轻量化点云数据；(5)对所述轻量化点云数据进行滑动最小二乘法拟合；(6)对拟合后的轻量化点云数据进行重构，获取保留关键形貌特征的被测物实体模型。2.根据权利要求1所述的基于三维点云数据特征轻量化的点云重构方法，其特征在于：获取表征被测物表面信息的三维点云数据的具体方法为：采用白光干涉仪对被测物进行扫描，获取表征被测物表面信息的三维点云数据，数据量不低于十万个数据点。3.根据权利要求1所述的基于三维点云数据特征轻量化的点云重构方法，其特征在于，对被测物的三维点云数据进行离群点提取，获取被测物表面上的特征点云数据的具体方法为：通过对查询点与邻域点集之间的距离统计判断该查询点是否为离群点，对每个点计算该点到其邻域点的平均距离，统计所有点的平均距离分布，计算整个点集的距离平均值μ和样本标准差σ，通过设置标准差倍数阈值std_mul，计算得到判断查询点是否为离群点的距离阈值范围dis为：dis＝μ±σ*std_mul依次判断每个点的平均距离是否在距离阈值范围内，若不在该范围内，则该点为离群点，提取出被测物表面上的离群特征点，从而得到被测物表面上的特征点云数据。4.根据权利要求1所述的基于三维点云数据特征轻量化的点云重构方法，其特征在于，对被测物的三维点云数据进行区域增长法分割，结合法线夹角准则，获取被测物边缘处的特征点云数据的具体方法为：(3.1)计算三维点云数据中每个点的曲率值，将输入点云的曲率值按照从小到大的方式重新排列，从而确定曲率值最小的点作为种子点，对于初始点云Q上的任一点p，设点p与其邻域点构成的协方差矩阵为C，则点p的曲率k的计算方法如下所示：式中，p1...pk为p点的邻域点，为邻域点均值，k0、k1、k2是协方差矩阵C的特征值，其中k0为最小特征值参数；(3.2)对当前设定的种子点的邻域点进行搜索，并且计算两点表面法线的方向向量，通2CN111696210A权利要求书2/3页过两个法线方向向量对夹角进行计算，若种子点与邻域点的法线夹角比设置的夹角阈值小，则将邻域点合并至该种子点产生的点云聚类中；(3.3)对当前点云聚类中的每一个点云数据的每一个邻域点的曲率值进行计算，并将其与设置的曲率阈值参数进行比较，若点云的曲率值小于设置的阈值参数，则将该点作为新的种子点重复执行上述步骤，同时将处理过的种子点进行剔除，直到所有点云都被分割为不同的区域，并得到目标点云的点云聚类；(3.4)统计每个目标点云的点云聚类中的点云个数n和聚类中的每一点的曲率值ki，计算每个点云