申请/专利权人:五邑大学
申请日:2020-02-26
公开(公告)日:2023-03-21
公开(公告)号:CN111340728B
主分类号:G06T5/00
分类号:G06T5/00;G06T7/136
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2023.03.21#授权;2020.07.21#实质审查的生效;2020.06.26#公开
摘要:本发明公开了一种基于3D点云分割的点云去噪方法、装置和存储介质,将3D点云中的每一个三维点与绝对相位图中的二维点进行唯一对应,构建出三维点云序号映射图像后,并从K近邻查找表获取与第一点云值对应的第二点云值,通过预先设定的距离阈值判断第一点云值和第二点云值是否属于同一点云,大大降低了3D点云分割时的计算复杂度;完成3D点云分割后根据点云数量分为无噪声点云和噪声点云,结合参考绝对相位计算出与噪声点云所对应的无噪声绝对相位,根据无噪声绝对相位重构出新的无噪声点云,实现了将包含噪声的3D点云恢复成无噪声的3D点云,能够去除任意状况的噪声点云,大大提高了3D点云的精度。
主权项:1.一种基于3D点云分割的点云去噪方法,其特征在于,包括以下步骤:客户端获取3D点云,对所述3D点云中的每一个三维点进行编号并与绝对相位图中的二维点唯一对应,构建出三维点云序号映射图像;所述客户端读取K近邻查找表和预先设定的距离阈值,在所述3D点云中选取第一点云值,从所述K近邻查找表中获取出与所述第一点云值相对应的第二点云值,若多数第一点云值与所述第二点云值的距离小于所述距离阈值,则将所述第一点云值和第二点云值划分为同一点云,重复执行直至所述3D点云的所有点云值完成划分,得出分割后的3D点云;所述客户端统计所述分割后的3D点云中每个部分的点云数量,将所述点云数量大于预先设定的数量阈值的部分为无噪声点云,否则设置为噪声点云;所述客户端根据所述三维点云序号映射图像获取与所述噪声点云中的噪声点在所述绝对相位图中所对应的二维坐标,获取参考绝对相位并计算出对应的无噪声点,得出无噪声绝对相位;所述客户端将所述无噪声绝对相位进行重构,完成所述3D点云的去噪;所述参考绝对相位的获取具体包括以下步骤:所述客户端从所述噪声点在所述绝对相位图中所对应的二维坐标中搜索到每一段噪声点的起始点x1,y1和终止点xn,xn,确定噪声点的起始点的前一个点x0,y0和终止点的后一个点xn+1,yn+1,其中点x0,y0和xn+1,yn+1为绝对相位上的无噪声点;所述客户端计算点x0,y0和xn+1,yn+1连起来的线段的斜率k和截距b,其中,k=yn+1-y0xn+1-x0,b=y0-kx0;建立一条以噪声点横坐标xiε=1,2,3,…,n建立无噪点的参考线段y=kxi+b,i=1,2,3,…,n,得到参考的无噪声的绝对相位Φr,其中,即Φr=y=kxi+b,i=1,2,3,…,n。
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权利要求:
百度查询: 五邑大学 基于3D点云分割的点云去噪方法、装置和存储介质
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