[发明专利]半封闭空间场景的三维点云数据法向全局一致化方法

说明书

本发明公开了一种半封闭空间场景的三维点云数据法向全局一致化方法，在获取三维点云数据首先计算其法向，统计法向分布得到点云主方向，随后将点云旋转至主方向，将点云所在空间体素化，计算体素的法向，结合体素在主方向上的配对结果设计法向全局一致化能量优化方程，求解该方程得到体素的法向方向，进而得到体素内点的法向方向，进一步采用平面内点投票策略优化内点的法向方向，最终得到具有全局一致法向方向的点云。本发明克服了点云数据在常规法向计算中的局部歧义特点，提出了自动快速全局一致化点云法向方向的工作流程，能够处理不同来源的三维点云数据，为三维点云数据应用于特征提取、配准、表面重建和可视化提供新的解决方案。

技术领域

本发明属于三维点云数据处理技术领域，涉及一种点云数据法向全局一致化方法，尤其涉及一种半封闭空间场景的三维点云数据法向量方向一致化方法。

背景技术

点云(X，Y，Z，A)已成为继矢量地图和影像数据之后的第三类重要的时空数据源，具有二维矢量地图和影像无可比拟的优越性，是三维地理信息获取的主要来源，对三维空间的精细化描述具有无可替代的重要作用。随着传感器技术、芯片技术等相关技术的飞速发展，三维激光扫描仪、多视影像(密集)匹配、深度相机、集成激光-姿态传感器和摄像头的移动测量系统等设备和技术可以高速、高密度、高精度的以三维点云的方式获取目标表面的大量三维坐标信息，一般被称为“点云数据”，因而受到机器人、室内环境和测量领域的关注，点云数据处理成为该数据应用的核心问题。由于获取方式的物理特性差异，点云数据存在测量误差、密度分布不均匀、物体遮挡导致的数据不完整、仅包含几何特性而缺乏语义信息等问题，需对点云进行预处理提高其质量。除了基本的三维点位置信息，三维点云上最重要的信息是三维点的法向，其它关联的几何信息(曲率、特征线等)可以通过点的位置和法向计算得到，点的位置和法向的正确性直接影响相关应用的精度和效果。然而，当前广为使用的点云法向量计算方法是通过局部邻域的函数拟合得到的，包括线性函数和高阶多项式函数。这些拟合函数得到的法向量方向存在歧义，即法向量的方向和其相反方向都是局部正确的，但从整体上看点云法向的方向不连续、不一致。因此，具有全局一致方向的法向量是点云用于几何处理的基本要求。

发明内容

本发明目的在于探寻一种利用三维点云数据自动生成具有全局一致方向的法向量定向方法，为解决上述问题，研究三维点云的特点，并提出科学合理的全局一致化定向方法，自动确定法向方向，为三维点云数据应用于特征提取、配准、表面重建和可视化提供新的解决方案。

本发明所采用的技术方案是：一种半封闭空间场景的三维点云数据法向全局一致化方法，包括以下步骤：

步骤1：计算点云数据主方向；

步骤2：计算点云数据法向全局一致方向；

具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：根据输入的体素大小将点云数据所占据的三维空间体素化，忽略没有点在其中的体素，剩下每个体素的法向由其中的点计算得到；

步骤2.2：对体素按法向主方向进行配对；

步骤2.3：根据配对的法向主方向构建法向全局一致化能量优化方程；

所述法向全局一致化能量优化方程E_label(L)为：