[发明专利]基于线特征的室内外场景联合建模方法

说明书

本发明公开了基于线特征的室内外场景联合建模方法，包括以下步骤：获得原始点云数据，所述原始点云数据包括室内点云和室外点云；对所述室内点云和室外点云分别进行墙面提取，获得墙面点云；针对所述墙面点云提取线结构体；基于所述线结构体，对室内点云和室外点云进行配准。本发明能够对不同质量的点云进行处理，表述简单，通过提取墙面提高了室内外场景的重合率，进而提升了配准的成功率。

技术领域

本发明涉及三维重建技术领域，特别涉及基于线特征的室内外场景联合建模方法。

背景技术

近些年，三维重建得到了越来越多的关注。由于仪器和场景的限制，室外场景使用的往往是使用车载数据，或者静态扫描仪这些设备。室内场景相对较小，比较适合使用背负式这样便携的设备。因此得到的数据大多数是室内外场景分离的。另一方面，室外的GPS信号比较好，但是室内的GPS信号较差。通过一体化室内外点云数据，可以为室外场景提供更详尽的信息，为室内场景提供更加完整的信息(室内外数据可以互补)。另外还可以将室外点云的GPS坐标引入室内点云。

一体化室内外点云数据的主要难点在于：

1.室内数据与室外数据的来源不同，致使它们的数据质量不同，采用传统的手工特征算法(Spin-Images，FPFH,SHOT等)很难处理。

2.室内场景与室外场景被墙隔离开，Overlap(重叠率)很低，采用4PCS也很难处理。

Cohen等人使用室内和室外场景的稀疏SFM模型以及用于生成它们的图像作为输入，提出了通过语义信息来对齐建筑物的内部和外部的方法。该方法使用窗户检测来生成两个模型之间的对应关系，然后利用这一对应关系来进行配准，但该方法是基于图像的。Tobias Koch等人提出了一种利用3D线段自动跑配准室内和室外建筑模型的方法。虽然该算法将室内和室外场景结合在一起，但3D线条也是基于图像的三维重建的。

建筑物场景中线结构大量存在，线结构的表述比较简单，且有一定的抗噪作用。因此，使用线结构配准室内外场景有一定的潜力。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于线特征的室内外场景联合建模方法，其能够对不同质量的点云进行处理，表述简单，通过提取墙面提高了室内外场景的重合率，进而提升了配准的成功率。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

基于线特征的室内外场景联合建模方法，包括以下步骤：

S1、获得原始点云数据，所述原始点云数据包括室内点云和室外点云；

S2、对所述室内点云和室外点云分别进行墙面提取，获得墙面点云；

S3、针对所述墙面点云提取线结构体；

S4、基于所述线结构体，对室内点云和室外点云进行配准。

优选地，所述步骤S2中的墙面提取通过采用关联马尔可夫网络模型进行语义分割实现。

优选地，所述步骤S2通过以下分步骤实现：

S21、基于八叉树将所述室内点云和室外点云分别划分成小块，获得点云分块，并对所述点云分块进行类别标注；

S22、利用FPFH特征和高度特征来描述点云分块；

S23、采用关联马尔可夫网络模型估计出点云分块的类别标签；

S24、将标记为墙面的点云分块进行合成，获得所述墙面点云。

优选地，所述步骤S3具体通过以下分步骤实现：

S31、对所述墙面点云进行超体素分割，对超体素的边缘进行直线拟合，获得直线段集合；