[发明专利]一种基于权值的点云压缩方法和装置

权利要求书

1.一种基于权值的点云压缩方法，其特征在于，

S1：获取一点云数据；

S2：将点云数据规格化，将点云数据划分出若干近邻域；

S3：对点云数据中的所有点赋予一个权值，权值反映点云在该近邻域的采样密度，所述权值通过点的近邻域得出，

设一局部点集则集中点p_i的权值为：其中是点p_i的K个近邻域；

S4：设定初始的权阈值为：

其中(x_min,y_min,z_min),(x_max,y_max,z_max)为近邻域的最小和最大点，n是近邻域内点的个数；

S5：舍去集中点p_i中权值小于权阈值的点，将大于等于权阈值的点保留，计算压缩率；

S6：判断计算得到的压缩率与设定的压缩率的大小，若计算得到的压缩率大于等于设定的压缩率，则停止，输出压缩后的点云；

若计算得到的压缩率小于设定的压缩率，则增大权阈值，并重复S5步骤。

2.根据权利要求1所述的基于权值的点云压缩方法，其特征在于，S2步骤中的近邻域由包围盒法取得，先求取点云数据的最小包围盒，然后把最小包围盒划分成若干大小相等的细分包围盒，使每个细分包围盒中包含一定个数的点云数据，每个细分包围盒即为一近邻域。

3.根据权利要求1或2所述的基于权值的点云压缩方法，其特征在于，S6步骤中的权阈值线性增大。

4.根据权利要求2所述的基于权值的点云压缩方法，其特征在于，每个细分包围盒中包括1-5个点。

5.根据权利要求1或2所述的基于权值的点云压缩方法，其特征在于，S6步骤中还计算保真率，判断计算得到的压缩率与设定的压缩率的大小，若计算得到的压缩率小于设定的压缩率，且保真率大于设定的保真率，则增大权阈值，并重复S5步骤；

若计算得到的保真率小于设定的保真率，则停止，输出以前一次权阈值进行压缩后的点云。

6.一种基于权值的点云压缩装置，其特征在于，

获取模块：用于获取一点云数据；

规格化模块：用于将点云数据规格化，将点云数据划分出若干近邻域；

权值赋予模块：用于对点云数据中的所有点赋予一个权值，权值反映点云在该近邻域的采样密度，所述权值通过点的近邻域得出，设一局部点集则集中点p_i的权值为：其中是点p_i的K个近邻域；

初始权阈值设定模块：设定初始的权阈值为：

其中(x_min,y_min,z_min),

(x_max,y_max,z_max)为近邻域的最小和最大点，n是近邻域内点的个数；

压缩模块：用于舍去集中点p_i中权值小于权阈值的点，将大于等于权阈值的点保留，计算压缩率；

判断模块：判断计算得到的压缩率与设定的压缩率的大小，若计算得到的压缩率大于等于设定的压缩率，则停止，输出压缩后的点云；

若计算得到的压缩率小于设定的压缩率，则增大权阈值，并返回压缩模块计算压缩率。

7.根据权利要求6所述的基于权值的点云压缩装置，其特征在于，规格化模块中的近邻域由包围盒法取得，先求取点云数据的最小包围盒，然后把最小包围盒划分成若干大小相等的细分包围盒，使每个细分包围盒中包含一定个数的点云数据，每个细分包围盒即为一近邻域。

8.根据权利要求6或7所述的基于权值的点云压缩装置，其特征在于，判断模块中的权阈值线性增大。

9.根据权利要求6所述的基于权值的点云压缩装置，其特征在于，每个细分包围盒中包括1-5个点。

10.根据权利要求6或7所述的基于权值的点云压缩装置，其特征在于，判断模块中还计算保真率，判断计算得到的压缩率与设定的压缩率的大小，若计算得到的压缩率小于设定的压缩率，且保真率大于设定的保真率，则增大权阈值，并返回压缩模块计算压缩率；

若计算得到的保真率小于设定的保真率，则停止，输出以前一次权阈值进行压缩后的点云。