申请/专利权人：兰州交通大学

申请日：2023-04-25

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN117132478B

主分类号：G06T5/70

分类号：G06T5/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2023.12.15#实质审查的生效;2023.11.28#公开

摘要：本发明公开了一种基于法向量二范数特征参数的轨道点云去噪方法，包括对三维点云数据进行格网化处理；统计在当前格网下的点云个数作为其点云密度，通过对当前格网进行密度阈值和连通性分析，去除离散噪声点；计算轨道点云法向量和法向量二范数的关系构建一种点云法向量二范数特征参数，利用此参数将轨道点云数据划分为特征区域和非特征区域；利用法向量夹角余弦作为双边滤波因子的特征保留因子改进双边滤波算法；对特征区域进行改进的双边滤波算法平滑去噪，对非特征区域进行基于最小二乘的平面拟合去噪处理；至此完成点云的去噪。该方法能够有效的去除轨道点云数据中不同尺度的噪声数据，并能够有效的保持轨道点云中变形易发的轨道面区域特征信息完整，且计算方法简单、效率高。

主权项：1.一种基于法向量二范数特征参数的轨道点云去噪方法，其特征在于对求取轨道点云数据法向量以及法向量二范数特征参数进行轨道点云数据的划分，并对不同类型数据使用不同方法去噪，包括以下步骤：S1：对整个轨道点云数据进行格网化处理；S2：计算格网点云数据密度，并进行格网密度阈值和连通性分析，去除轨道点云离散噪声；S3：计算点云法向量和法向量的二范数的关系构建一种点云法向量二范数特征参数；S4：利用此参数将轨道点云数据划分为特征区域和非特征区域；S5：使用法向量夹角余弦作为双边滤波因子的特征保留因子改进双边滤波算法；S6：对轨道特征区域数据进行改进的双边滤波平滑去噪；S7：对轨道非特征区域数据进行基于最小二乘的平面拟合去噪；S8：结束；在步骤2中，设定的阈值d为：d＝dx+dy+dz3其中，dx是上分位点；dy为中值；dz为下分位点；完成离散噪声点的去除后，对于对任一格网g，统计与其共面的6个格网；设格网g的坐标为x，y，z，再统计x-1，y，z、x+1，y，z、x，y-1，z、x，y+1，z、x，y，z-1和x，y，z+16个坐标处的格网是否存在点云数据，若存在数据的格网数Ni大于等于2，则认为该格网g是有效格网；若Ni等于1，即格网g只有1个紧密相邻的格网g1存在数据，则对格网g1重复执行统计和判定得到Ni+1，此时不将原始格网g计入，若Ni+1大于等于1，则格网g1为有效格网，否则格网g1为离散噪声簇所在的格网；若格网数Ni为0，则直接得出格网g1是离散噪声簇所在的格网，并将离散噪声簇所在格网数据进行去除；重复执行直至所有格网都被遍历；所述步骤3中、计算点云法向量和法向量的二范数的关系构建一种点云法向量二范数特征参数，包括；1设轨道点云共有m个数据点对其进行零均值化处理，并计算其协方差矩阵C： 2运用k-d树构建拓扑结构，遍历所有数据点，选择其中任一点构建协方差矩阵C并进行特征值分解，求出矩阵C的特征值及特征向量，其中最小特征值对应的特征向量，即为该点的法向量；当该点的法向量与其k邻域内其他点的法向量内积为负时，即表示两个向量方向相反，需要进行方向改正，否则保持不变，公式为： 式中，为中心特征点处的法向量；为中心特征点对应k邻域点法向量；在步骤3中利用点云法向量二范数特征参数，对轨道点云数据进行划分，将包含轨道面、轨道头和轨道连接处的点云数据划分为特征区域，将包含轨道平面的区域划分为非特征区域；此参数为： 其中，表示点p的法向量；表示领域内点qi的法向量；r是设置的k邻域半径；N表示邻域内所有点云的个数；表示点p的法向量与qi点的法向量取二范数；当目标点与其邻域内点的法向量差异较小时参数当目标点与其邻域内点的法向量差异较大时参数在步骤5中，针对传统的双边滤波因子使用相邻点在其切平面上的投影距离作为加权因子，这在特征变化更为剧烈的尖锐区域有一定的局限性，使用法向量夹角余弦作为双边滤波因子的特征保留因子，当两个向量夹角为90°时，权重量最小；当k邻域中每个点的法向量与待寻点的法向量方向相对一致或两个向量之间的夹角较小时，权重量较大；这样能够更好的保证特征变化剧烈的尖锐区域的轨道点云数据的鲁棒性；改进的双边滤波因子如下 式中，为点p到点q的欧氏距离；为点p和q的距离向量与法向量的内积；X为数据点p的邻域集合；ωs和ωr分别为关于光顺程度σd和特征保持程度σn的高斯核函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 兰州交通大学 一种基于法向量二范数特征参数的轨道点云去噪方法

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