[发明专利]一种三维点云自动补全方法

权利要求书

1.一种三维点云自动补全方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对最后一次回波的点云数据中的每一个点，在非最后一次回波的点云数据中找出距离该点最近的点作为边缘点，遍历最后一次回波的点云数据中的所有点，获得所有用来反映缺失边界的 边缘点，然后删除最后一次回波的点云数据；

S2、在三维点云中提取与所述边缘点相匹配的点云数据，并将其补入到原始三维点云中的缺失位置，实现对三维点云的补全，具体为，

S21、对步骤S1中得到的每个边缘点，提取与其对应的源块作为该边缘点的周围数据的表达，所述源块定义为以边缘点为中心，块半径r内的所有点的集合；

S22、对步骤S21中得到的每个源块，在三维点云中提取与其相匹配的点云数据，并补入到该源块中；

S23、对于每个源块，根据补入到其内的点云数据，更新其对应的边缘点；

S24、重复步骤S21至步骤S23并循环，直至将三维点云的所有缺失位置补全。

2.如权利要求1所述的一种三维点云自动补全方法，其特征在于，所述步骤S22包括以下子步骤：

S221、对步骤S21中得到的每个源块，提取与其对应的扩展块，所述扩展块定义为以该源块的中心点为中心，1倍块半径r到2倍块半径r之间的所有点的集合；

S222、对所述扩展块中的每一个点，提取与其对应的目标块，所述目标块定义为以该点为中心，块半径r内的所有点的集合；

S223、采用迭代最近点方法，将步骤S222中得到的每个目标块分别与对应的源块进行匹配，获得最佳匹配目标块，并获取最佳匹配目标块与源块匹配过程中的变换矩阵，对该变换矩阵求逆获得逆变换矩阵；

S224、计算源块的影响半径，在源块中随机选取一个点，找出到其距离最近的两个点，取这两个点到该点的平均距离，即为该源块的影响半径；

S225、对于每个源块，将其对应的最佳匹配目标块通过逆变换矩阵变换形成要补入源块中的数据集，对于该数据集中的每一个点，在源块中以影响半径搜索，如果有源块中的点在影响半径内，则该点不加入源块中，如果没有，则将该点加入源块中。

3.如权利要求1所述的一种三维点云自动补全方法，其特征在于，所述步骤S23包括以下子步骤：

S231、对于每个源块，计算源块中心点到所有补入到该源块内的点的方向向量的平均值作为补全向量，将补全向量的长度归一化为块半径r，找出距离补全向量的终点最近的点p；

S232、计算点p到源块中心点的距离；

S233、判断点p到源块中心点的距离是否大于边缘阈值，若是，则以点p作为新的边缘点，若否，则先计算源块中心点到点p的方向向量，再归一化其长度为块半径r，寻找到该向量最近的点p'作为新的边缘点。

4.如权利要求3所述的一种三维点云自动补全方法，其特征在于，所述步骤S233中的边缘阈值为2r/3。