申请/专利权人：索尼集团公司;索尼图片娱乐公司

申请日：2020-02-10

公开（公告）日：2023-11-17

公开（公告）号：CN113424224B

主分类号：G06T7/593

分类号：G06T7/593

优先权：["20190225 US 16/284,572"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.17#授权;2021.10.12#实质审查的生效;2021.09.21#公开

摘要：合并从场景捕获的两个或更多个点云、消除冗余点并保留最佳表示场景的点的方法。该方法一般而言可以包括检测步骤，该步骤定位来自不同云的接近且因此潜在地冗余的点，随后是识别优选点的选择步骤。云可以被表示为范围图像，这可以简化这两个步骤。可以通过将范围图像划分为图块并针对云之间的相交部分测试图块边界体积来优化接近度测试。优选点的选择可以结合用户输入，或者可以是完全或部分自动化的。可以使用2D绘图工具对范围图像执行用户选择，以识别具有场景的优选视图的图像。自动化的选择可以例如基于重叠点处的每个点云扫描的表面分辨率将质量度量指派给点。

主权项：1.一种识别并保留优选点的合并点云的方法，包括：使用耦合到存储器的计算机以:获得从3D场景捕获的多个点云，所述多个点云中的每个点云包括:多个点；视点；以及角度分辨率；获得或生成接近度测试，所述接近度测试确定来自所述多个点云的两个不同点是否彼此足够接近以至于最多应当保留所述两个不同点中的一个；识别一组或多组接近点，其中：所述一组或多组接近点中的每一组包括来自所述多个点云的两个或更多个点；以及相对于所述每一组的所述两个或更多个点中的不同点，所述每一组的所述两个或更多个点中的每个点满足所述接近度测试；识别孤立点，其中所述孤立点包括来自所述多个点云的不在所述一组或多组接近点的任何组中的所有点；对于所述一组或多组接近点中的每一组，识别所述每一组中所述两个或更多个点中的优选点；以及，生成包括以下的合并的点云：所述孤立点；以及所述一组或多组接近点中的每一组的所述优选点；其中所述合并的点云不包含所述每一组中不是所述优选点的点，其中，所述每个点云包括：范围图像，所述范围图像将所述多个点表示为像素的2D阵列，其中，所述多个点中的每个点与所述像素的2D阵列中的像素对应；以及所述像素的2D阵列中的每个像素包括与所述像素相关联的点与所述每个点云的所述视点之间的距离；以及，从所述3D场景到所述像素的2D阵列的投影，以及其中所述识别一组或多组接近点包括：从所述多个点云中选择基点云；从所述基点云的所述像素的2D阵列中选择像素的集合；从除所述基点云之外的所述多个点云中选择点的集合；将与所述基点云相关联的所述投影应用于所述点的集合中的每个点以获得：所述基点云的所述像素的2D阵列的投影像素；以及所述每个点与所述基点云的所述视点之间的投影距离；以及，当所述投影距离在与所述基点云中的所述投影像素相关联的所述距离的阈值内时，将所述每个点和所述基点云中与所述投影像素相关联的点添加到与所述投影像素相关联的一组接近点。

全文数据：

权利要求：

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