[发明专利]一种动态点云修复方法、装置及计算机设备

说明书

本发明提供一种动态点云修复方法、装置及计算机设备。该动态点云修复方法包括：首先确定原始动态点云包含的待修复孔洞以及包含待修复孔洞的目标帧，然后根据目标帧的前后相邻帧的实际点云，获得对应待修复孔洞的稀疏点云，将实际点云划分为多个体素，再根据稀疏点云和待修复孔洞边界点，获得网格化孔洞。最后，在实际点云包含的全部体素中查找与每个网格关联的体素，将全部与网格关联的体素包含的点云数据填充到原始动态点云的待修复孔洞。本发明只需要对缺失区域的三维空间构建局部网格，不需要构建整体网格模型，可以节约点云预处理的计算成本。同时，通过匹配局部体素信息进行修复，可以避免空间中大量数据计算。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种动态点云修复方法、装置及计算机设备。

背景技术

点云由三维空间中的一组点组成，是同一个空间参考系中描述目标物体空间分布及其几何形状表面特性的海量点集合。在获取目标物体表面所有采样点的空间坐标后，得到的全部点的集合即为“点云”，点云在遗产重建、增强现实和自动驾驶等领域得到广泛的应用。

然而，在三维物体的扫描捕捉过程中，由于激光雷达的不完整的扫描视图、可见视野的局限性、目标物体表面材料对激光束的反射率和吸收率以及扫描采集单元固有的局限性等因素，会对目标物体点云数据的测量造成影响，使采集的点云呈现出数据缺失的空洞，这些空洞必然会对点云数据的应用产生影响。所以在点云采集过程中及后续的点云数据应用处理前必须对点云的空洞进行检测和修复，提高点云数据质量。

近年来，三维点云处理领域中的点云修复技术在各行业的应用优势日益突出，例如自动驾驶、安防场景模拟、智慧城市、医疗应用及电力线路检测维修等，这些应用大多涉及动态的三维点云数据处理技术。动态的三维点云数据相较于静态三维点云，其可以更好呈现目标物体的运动变化信息，包括全局的刚体运动和局部的非刚体变化。现有的针对三维点云修复方法的研究多数集中于静态点云的实例，针对动态点云的修复研究相对较少，所以探索并研究高效的三维点云修复方法，尤其是动态的点云修复技术，自动化地实现动态三维点云中缺失部分的重建，使修复后的目标点云在三维空间中保持高保真度、减少几何结构的损失已经成为了现阶段点云研究应用领域亟需解决的重大问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种动态点云修复方法、装置及计算机设备，具体方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种动态点云修复方法，所述方法包括：

确定原始动态点云包含的待修复孔洞以及包含待修复孔洞的目标帧，其中，所述目标帧为所述原始动态点云对应的连续帧中包含待修复孔洞的任一帧；

根据所述目标帧的前后相邻帧的实际点云，获得对应所述待修复孔洞的稀疏点云，以及，将所述实际点云划分为多个体素；

根据所述待修复孔洞的边界点和所述稀疏点云，获得网格化孔洞，其中，所述边界点为所述待修复孔洞边界上的点，所述网格化孔洞包含多个连续的网格，每个网格至少覆盖一个稀疏点；

在所述实际点云包含的全部体素中查找与每个网格关联的体素，将全部与网格关联的体素包含的点云数据填充到原始动态点云的待修复孔洞。

根据本申请公开的一种具体实施方式，所述确定原始动态点云包含的待修复孔洞的步骤，包括：

采用K邻域法检测所述原始动态点云中所有的闭环边界，所述闭环边界包括点云表面边界和待修复孔洞边界；

利用主成分分析法在所有所述闭环边界中识别出待修复孔洞边界。

根据本申请公开的一种具体实施方式，所述根据所述目标帧的前后相邻帧的实际点云，获得对应所述待修复孔洞的稀疏点云的步骤，包括：

根据所述目标帧的前后相邻帧的实际点云构建光流-场景流的关系模型；

通过所述光流-场景流的关系模型预测待修复孔洞区域的场景流矢量；