[发明专利]一种点云重采样方法、系统、存储介质及设备

权利要求书

1.一种点云重采样方法，其特征是：包括以下步骤：

读取原始数据，进行最优差异度数列降采样，得到第一采样结果，计算第一采样结果的曲率；

根据曲率信息进行圆柱类点云与非圆柱类点云的划分；

如果是圆柱类点云，则检测稀疏点，根据点密度进行判断，得到上采样后的稀疏点云文件，对其添加假点，得到最终的采样结果文件；

检测圆柱类点云的稀疏点的具体过程包括：以每个待检测点为中心建立一定边长的小立方体，再以该点为中心建立一个较大边长的立方体，分别计算两个立方体中的点数量和，以立方体中的点数与立方体的密度的比值作为体密度，得到小立方体对应密度d3和大立方体对应密度d4，若d4d3，则该点为稀疏点，否则标记为非稀疏点；

如果是非圆柱类点云，根据曲率信息划分边界点和平面点，并将两部分点进行分别保存，得到平面点云文件和边界点云文件；

对边界点云文件进行上采样得到第二采样结果；

将平面点云文件和第二采样结果合并，得到合并后点云文件，对其进行稀疏点检测，根据点密度进行判断，得到稀疏点云文件；

对合并后点云文件进行稀疏点检测的具体过程包括：以每个待检测点为中心建立一定边长的小立方体，再以该点为中心建立一个较大边长的大立方体，分别计算两个立方体中的点数量，以立方体中的点数与立方体的密度的比值作为体密度，得到小立方体对应密度d1和大立方体对应密度d2，若d2d1，则该点为稀疏点，否则标记为非稀疏点；

对稀疏点云文件边缘部分进行上采样，并对边缘稀疏部分添加假点，对添加假点后的文件进行基于最优差异度数列的降采样，得到第三采样结果；

将第三采样结果和所述平面点云文件合并，得到最终的采样结果文件。

2.如权利要求1所述的一种点云重采样方法，其特征是：根据曲率信息进行圆柱类点云与非圆柱类点云的划分的具体过程包括：设置第一曲率阈值，如果曲率大于该阈值的点所占比例超过设定值，则判断为非圆柱类，否则判断为圆柱类点云。

3.如权利要求1所述的一种点云重采样方法，其特征是：根据曲率信息划分边界点和平面点的具体过程包括：设置第二曲率阈值，大于该阈值的点标记为边界点，剩余的点标记为平面点。

4.如权利要求1所述的一种点云重采样方法，其特征是：对边界点云文件进行上采样得到第二采样结果时，上采样为找回式上采样，针对边界区域的点进行还原，边界点集中的每个点为中心建立一定边长的立方体，与原始数据进行比较，在立方体范围内的原始数据被寻回，使得丢失的边界信息得到保留。

5.如权利要求1所述的一种点云重采样方法，其特征是：添加假点的具体过程包括：以每个稀疏点为中心，设置搜索半径，利用该半径范围内的点拟合平面，设置采样密度，再在每个输入点的局部平面，使用指定的密度进行采样，实现假点的添加。