[发明专利]点云配准方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备

说明书

本公开实施例公开了一种点云配准方法和装置，其中，该方法包括：获取第一站点云和第二站点云，其中，第一站点云和第二站点云是由点云采集装置在不同位置采集的；从第一站点云中确定位于第一目标区域的第一目标点云，以及从第二站点云中确定位于第二目标区域的第二目标点云；从第一目标点云和第二目标点云中分别确定相对应的点集，并根据点集确定坐标变换矩阵；对坐标变换矩阵进行配准优化；基于优化后的坐标变换矩阵拼接第一站点云和第二站点云。本公开实施例实现了根据部分点云确定坐标变换矩阵，提高了点云拼接的效率，降低了点云拼接的错误率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其是一种点云配准方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

通过扫描点云来进行三维重建是室内场景三维重建的主要方式。采用分站式扫描并拼接是一种获取点云数据主要技术方案之一。能否在采集过程中对点云进行逐站自动快速拼接是一项关键技术。

常用的点云拼接技术主要流程为粗拼和优化两部分，其中优化部分常用的有ICP(Iterative Closest Point，迭代最近点)算法、NDT(Normal Distributions Transform，正态分布变换)算法等，较为成熟有效。粗拼部分主要有基于特征的匹配、基于四点法的匹配及基于深度学习的匹配等算法。

发明内容

本公开的实施例提供了一种点云配准方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

本公开的实施例提供了一种点云配准方法，该方法包括：获取第一站点云和第二站点云，其中，第一站点云和第二站点云是由点云采集装置在不同位置采集的；从第一站点云中确定位于第一目标区域的第一目标点云，以及从第二站点云中确定位于第二目标区域的第二目标点云；从第一目标点云和第二目标点云中分别确定相对应的点集，并根据点集确定坐标变换矩阵；对坐标变换矩阵进行配准优化；基于优化后的坐标变换矩阵拼接第一站点云和第二站点云。

在一些实施例中，从第一站点云中确定位于第一目标区域的第一目标点云，以及从第二站点云中确定位于第二目标区域的第二目标点云，包括：对第一站点云和第二站点云进行分层；从第一站点云和第二站点云分别对应的各层中确定目标层；确定第一站点云对应的目标层为第一目标区域，并确定第一目标区域中的点云为第一目标点云；确定第二站点云对应的目标层为第二目标区域，并确定第二目标区域中的点云为第二目标点云。

在一些实施例中，从第一目标点云和第二目标点云中分别确定相对应的点集，并根据点集确定坐标变换矩阵，包括：执行第一预设数量次如下匹配步骤，得到第一预设数量个坐标变换矩阵：从第一目标点云中确定组成预设形状的第一点集；从第二目标点云中确定组成与预设形状全等的形状的第二点集；基于第一点集和第二点集，确定坐标变换矩阵。

在一些实施例中，预设形状为三角形，第一目标点云和第二目标点云位于水平中间层；以及从第二目标点云中确定组成与预设形状全等的形状的第二点集，包括：从第二目标点云中确定第一点和第二点，其中，第一点和第二点在水平面上的距离与在第一目标点云中的对应点在水平面上的距离相等；基于第一点和第二点，建立第三点，使得第一点、第二点、第三点组成的三角形与第一目标点云中相应的三角形全等；从第二目标点云中确定第四点，使得第四点与第三点之间的距离小于或等于第一预设距离，并将第一点、第二点、第四点确定为第二点集。

在一些实施例中，对坐标变换矩阵进行配准优化，包括：对于第一预设数量个坐标变换矩阵中的每个坐标变换矩阵，基于坐标变换矩阵，对第一目标点云进行坐标变换，得到第一变换后点云；确定第一变换后点云与第二目标点云之间的误差；按照误差由小到大的顺序，从所确定的第一预设数量个坐标变换矩阵中提取第二预设数量个坐标变换矩阵；对第二预设数量个坐标变换矩阵中的每个坐标变换矩阵进行配准优化，得到第二预设数量个优化矩阵。