一种用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法.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CN111080653A(43)申请公布日2020.04.28(21)申请号201911075831.4(22)申请日2019.11.06(71)申请人广西大学地址530000广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号(72)发明人梁正友黄思捷孙宇李轩昂(74)专利代理机构深圳市六加知识产权代理有限公司44372代理人向彬(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T7/149(2017.01)G06T7/33(2017.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法(57)摘要本发明公开了一种用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法。首先，用包围盒方法提取相邻点云的重叠区域内的点云，将它们分割成重叠区域点云和非重叠区域点云。其次，用一个分组随机精简算法对重叠区域点云进行精简。最后，对所有的重叠区域点云精n简之后，与非重叠区域点云一起合并成一个整体点云，根据精简率的要求在对整体点云进行一次精简。实验结果表明，在相同的精简率下，该算法比传统的包围盒精简算法更能减少对目标物体点云的细节破坏，最大程度上保留目标物体的点云细节和特征。CN111080653ACN111080653A权利要求书1/2页1.一种用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法，其特征在于，所述方法包括：(1)对多个有局部重叠区域的有序多视角点云序列经过配准后，记为Ei，0≤i<n，n为点云的个数，且n>1；设相邻的两个点云Ej和Ej+1，0≤j<n-1，重叠区域点云记为Fj,j+1，非重叠区域点云记为精简后整体点云记为D＝{}；(2)令j＝0，进行如下处理，包括：(2.1)如果j<n-1，转步骤(2.2)；否则转步骤(3)；(2.2)利用基于包围盒的重叠区域点云的提取方法从Ej和Ej+1中提取重叠区域点云记为Fj,j+1和非重叠区域点云记为(2.3)计算Ej＝Ej-Fj,j+1，Ej+1＝Ej+1-Fj,j+1，将重叠区域中的点云去掉；(2.4)用分组随机精简方法对Fj,j+1进行精简得到精简点云(2.5)计算(2.6)令j＝j+1，转步骤(2.1)；(3)计算D＝D∪Ej，将最后的点云归到整体点云中；(4)用分组随机精简方法对整体D进行精简，使精简率到达预设要求。2.如权利要求1所述的用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法，其特征在于，所述分组随机精简方法为：对待精简的点云按预设的规则进行排序，然后按等点数量进行均匀分组，对每个分组精简同样数量的点。3.如权利要求2所述的用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法，其特征在于，在KinectV2的世界坐标中，建模对象的宽度维度为x轴，深度维度为z轴，高度维度为y轴，为保留建模对象的细节，采用在y轴上的点以y坐标值从高到低排序方式，让无序点云变成有序点云；设点云D为要进行精简的点云，点云D中有N个点；设以w个点为一组，每组要精简到v个点，则整个点云分为N/w＝n个分组；对每一分组分别随机去除(w-v)个点，这样每个分组只保留v个点，整个点云最后剩下个点。4.如权利要求1或2所述的用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法，其特征在于，所述利用基于包围盒的重叠区域点云的提取方法具体包括：设CAB为专门保存重叠区域点云点的向量集合，设是保存非CAB区域点的向量的集合，初始时它们都是空集，设点云A有n个点点云B有m个点设集合对集合CA∪B中的任意一点(x,z)，(x,z)∈CA∪B，按照：将点(x,z)∈CA∪B划分到CAB或者用上述公式对集合CA∪B中所有的点进行划分操作，2CN111080653A权利要求书2/2页实现对重叠区域的点云的提取。5.如权利要求1或2所述的用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法，其特征在于，所述多个有局部重叠区域的有序多视角点云为视觉差不超过180°的点云序列。6.如权利要求1或2所述的用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法，其特征在于，对于超过视觉差超过180°的点云序列，把这些点云系列分成若干个视觉不超过180°的子点云序列，分别精简后再合成一个总体。3CN111080653A说明书1/8页一种用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法技术领域[0001]本发明属于图像三维重建技术领域，更具体地，涉及一种用区域分割和分组随机精简法精简多视角点云的方法。背景技术[0002]由于微软推出的体感设备KinectV2在三维重建领域当中的点云信息采集表现出操作简单、易上手、价格廉价等优点，受到了许多研究者的关注。KinectV2能获取点云数量非常庞大，平均每秒能够获取数以千计的点。这些点云特点是不仅