[发明专利]基于点云投影和点云增长的拼接冗余点云去除方法

权利要求书

1.一种基于点云投影和点云增长的拼接冗余点云去除方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取三维点云数据，具体为：

使用三维传感设备，从多个角度采集被扫描物的三维点云信息，设第一次测量下坐标系为O₁X₁Y₁Z₁，第n次测量下坐标系为O_nX_nY_nZ_n，使用FPFH特征对相邻采集的两片点云粗配准，使用ICP对相邻采集的两片点云精配准，获得两次采集到的两片点云(G_n,G_n+1)之间的变换矩阵M_n，G₁中点云数据{P₁₁,P₁₂,P₁₃…}在坐标系O_nX_nY_nZ_n中坐标：

P₁₁ⁿ＝P₁₁*M_n-1*M_n-2…*M₁；

步骤2、制作三维图像，具体为：

使用第一次测量获得的点云构建k-d tree，并利用k-d tree计算点云间平均距离，记为d，第一次测量获得的点云不需要制作三维图像；从第二次测量获得的点云开始制作三维图像，第N次三维图像制作过程如下：计算第N次获取的点云在坐标系O_nX_nY_nZ_n下的点云重心T，设点云在坐标系O_nX_nY_nZ_n下X最大值x_max，最小值x_min，Y最大值y_max，最小值y_min，Z最大值z_max，最小值z_min，令制作(m+1)*(n+1)*(g+1)体素的三维图像，体素边长重心为T，每个体素用(x,y,z,k)表示，其中x,y,z表示该体素位于三维图像x行y列z页，k表示该体素的值，初值设为0；

步骤3、三维图像体素赋值：根据获得的点云数据，逐个计算所有点云落在三维图像中的位置并为各体素赋值，如果落于三维图像外则舍去不再计算；

步骤4、去除拼接冗余点云：根据第N次测量获得的点云建立的三维图像，分别使用第N次测量获得的点云与第1～N-1次测量获得的经过去冗余后的所有点云对三维图像赋值；设使用第N次测量获得的点云数据对三维图像赋值后，坐标(x_a,y_a,z_a)的体素k值为k_aN,设第1～N-1次测量获得的经过去冗余后的所有点云对三维图像赋值后，坐标(x_a,y_a,z_a)的体素k值为k_aN′，当k_aN-k_aN′大于阈值S时，将第N次测量获得的点云所有落在该体素内的点记做非冗余点，遍历所有的体素，删除第N次测量获得的点云中所有没有被标记为非冗余点的点，余下点保留；

步骤5、重复步骤2～步骤4，依次去除三维传感设备获取的点云中所有的冗余点，最终得到去冗余后的点云。