[发明专利]基于图像分割的点云去噪方法、系统、装置和存储介质

说明书

本发明公开了一种基于图像分割的点云去噪方法、系统、装置和存储介质，该方法可有效去除点云上的所有噪声点云，无论是离群点、散乱点、悬浮在主体附近的大片噪声点等等情况，都能被一一去除，并且本方法是基于图像上进行处理，避免了三维点计算的复杂性，且方法简单可靠，适用于任意的利用绝对相位进行三维重构的点云噪声的去除。

技术领域

本发明涉及三维测量技术领域，尤其是一种基于图像分割的点云去噪方法、系统、装置和存储介质。

背景技术

随着计算机科学的迅速发展和现代精密仪器的出现，点云模型的获取变得越来越容易，在城市建模、计算机图形学、地形测绘、文物保护、逆向工程等领域都有着广泛的应用。由于在三维扫描过程会受到仪器精度、环境噪声、被测物体结构自身的影响等情况，不可避免产生噪声点云，影响了三维重建的精度。目前大多数的点云去噪方法无法适应存在各种噪声点云的情况，并且大都是在三维空间中计算点云的特性来对噪声点云去除，但点云的坐标精度高而且需要计算三个坐标的值，存在计算复杂、计算量大的缺点。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于图像分割的点云去噪方法、系统、装置和存储介质，无论存在何种噪声点云，都能够对其进行滤除，并且基于图像进行处理，避免了在三维空间中计算的复杂度，方法简单可靠，适用于任意的利用绝对相位进行三维重构的点云噪声的去除。

本发明解决其问题所采用的技术方案是：

第一方面，本发明实施例提出了一种基于图像分割的点云去噪方法，包括：

根据三维重构后的三维点的Z值与绝对相位图进行一一对应，得到一个点云映射图像；

利用区域生长的图像分割方法循环对点云映射图像进行图像分割，直到所有区域都被分割完毕，并定义较大的区域为参考区域，将其它区域定义为待定区域，然后判断待定区域是否为噪声区域；

通过计算待定区域和参考区域之间的关系，将待定区域分为参考区域的内部和外部情况分别进行处理；

位于内部情况则计算待定区域的任意一点和参考区域任意一最近邻点的距离，位于外部情况则计算待定区域轮廓上的任意一点和参考区域轮廓上的任意一最近邻点的距离，距离较大的则为噪声区域，通过删除噪声区域所在的位置去除噪声点云。

进一步，所述根据三维重构后的三维点的Z值与绝对相位图进行一一对应，得到一个点云映射图像包括：利用绝对相位图和相机、投影机标定的内外参数进行三维点云的重构，将三维重构出的三维点(X,Y,Z)中的Z坐标与绝对相位图的二维点(u,v)一一对应起来，构建点云映射图像，点云映射图像平面内的每一个像素点(u,v)的像素值为三维点Z的值。

进一步，所述利用区域生长的图像分割方法循环对点云映射图像进行图像分割，直到所有区域都被分割完毕，并定义较大的区域为参考区域，将其它区域定义为待定区域，然后判断待定区域是否为噪声区域包括：利用区域生长的图像分割方法，随机选定初始点对点云映射图像进行分割得到一个区域，删除点云映射图像中分割得到的一个区域，继续随机选定初始点对点云映射图像进行分割，循环反复直到所有的区域都被分割完毕，将分割区域较小的区域判定为噪声区域，删除分割区域较小的区域，将较大的分割区域判定为无噪声点云的参考区域，其它的分割区域判定为待定区域。

进一步，所述通过计算待定区域和参考区域之间的关系，将待定区域分为参考区域的内部和外部情况分别进行处理包括：对参考区域进行孔洞填充，标记孔洞填充后的参考区域的像素坐标点(u,v)，利用k近邻算法计算待定区域的任意一像素坐标点(u,v)与填充孔洞后的参考区域的所有的像素坐标点(u,v)的一个最近邻，若最近邻点的距离为0，说明待定区域处于参考区域内，记录为内部区域情况；若最近邻点的距离大于0，说明待定区域处于参考区域外，记录为外部区域情况。