申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2024-02-27

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117788537B

主分类号：G06T7/33

分类号：G06T7/33;G06V10/40;G06V10/764;G06T7/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及一种基于Pointnet的飞机蒙皮点云配准方法，包括：从飞机蒙皮表面信息获取一组源点云和一组待配准点云，并分别对两组点云涉及的关键部位进行分割，获取源点云关键部分点云和待配准关键部分点云；对具有不同结构、色彩信息和纹理信息的源点云关键部分点云和待配准关键部分点云分别进行特征提取，提取出源点云关键点和待配准关键点；利用点云的配准算法对提取的两组关键点进行粗配准和精配准，本发明在Pointnet和关键点提取的基础上，计算两组关键点之间的刚性变换矩阵，对源点云进行再配准，可以大大减少配准时的点云数量提高运算效率，又可以保留点云中的关键点信息维持精确性，解决了传统的ICP配准方式会存在计算速率慢、抗干扰能力差的问题。

主权项：1.一种基于Pointnet的飞机蒙皮点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从飞机蒙皮表面信息获取一组源点云和一组待配准点云，并分别对两组点云涉及的关键部位进行分割，获取源点云关键部分点云和待配准关键部分点云；S2、对具有不同结构、色彩信息和纹理信息的源点云关键部分点云和待配准关键部分点云分别进行特征提取，提取出源点云关键点和待配准关键点；具体过程包括以下步骤：S21、利用点云的法向量和RGB色彩信息，法向量采用曲率法线估计方法，其表达公式如下： ；从点云中随机选取一点记为P，其中c表示该点P的协方差矩阵，k表示从该点的邻域中找到k个点，Pi表示邻域中的第i个点，表示k近邻法筛选的k个点坐标值求平均后的中心点坐标；S22、利用特征值分解求出特征值λ1，λ2，λ3和特征向量e1，e2，e3，选取特征值最小的特征向量并规范化处理作为P的法向量；S23、对RGB色彩数值归一化处理即除以255将数值范围限制在0与1之间；S24、然后利用法向量和RGB色彩信息提取关键点，具体公式如下： ； ；其中δ表示点P的关键点置信系数，m表示该点邻域中的m个点，Nx，Ny，Nz表示该点P的法向量信息，，，表示该点的m个邻域点中第i个邻域点Pi的法向量信息，R，G，B表示该点P处的色彩信息，，，表示该点的m个邻域点中第i个邻域点Pi的色彩信息；表示确认为关键点的置信系数的下限值，这里选择平均值： ；其中n表示所有点的个数，，，表示n个点中第j个点的法向量信息，，，则为第j个点的色彩信息；S25、通过法向量和RGB色彩信息对关键点进行筛选，分别获取源点云关键点和待配准关键点；S3、利用点云的配准算法对提取的两组关键点进行粗配准和精配准，计算两组关键点之间的刚性变换矩阵S，利用S对源点云进行再配准。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于Pointnet的飞机蒙皮点云配准方法

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