[发明专利]点云数据处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待重建的二维图像集合，基于每一二维图像中的二维特征点确定二维图像集合中多组特征匹配对；其中，每组特征匹配对对应一个三维空间点，特征匹配对包括多个匹配的二维特征点；根据预设特征点数量对二维图像进行网格划分，确定每个网格中的二维特征点，并根据二维特征点对应的三维空间点，确定网格对应的三维空间点；根据三维空间点的观测次数和预设内点条件，从网格对应的三维空间点中选取网格的目标三维空间点作为构建三维场景的点云数据，观测次数等于三维空间点对应的二维特征点的数量。通过上述技术手段，解决了现有三维重建方法构建效率低且构建质量差的问题。

技术领域

本申请涉及空间数字化技术领域，尤其涉及一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

空间数字化技术是基于相机采集的图像信息，从二维图像中构建出真实的三维场景。三维场景的构建质量和效率与点云数据的空间分布情况和数量紧密相关，点云数据分布均匀且数量适当会提高构建性能。

目前三维重建方法是确定各图像之间相匹配的特征点，通过相匹配的特征点确定出对应空间点的真实位置，并根据空间点构建三维场景。但基于特征点会确定出大量的空间点，且无法保证空间点分布均匀，导致三维场景的构建效率低且构建质量差。

发明内容

本申请实施例提供一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质，解决了现有技术中三维重建方法基于大量且分布不均匀的空间点构建三维场景导致构建效率低且构建质量差的问题，提高三维场景的构建效率和构建质量。

第一方面，本申请实施例提供了一种点云数据处理方法，包括：

获取待重建的二维图像集合，基于每一二维图像中的二维特征点确定二维图像集合中多组特征匹配对；其中，每组特征匹配对对应一个三维空间点，所述特征匹配对包括多个匹配的二维特征点；

根据预设特征点数量对所述二维图像进行网格划分，确定每个网格中的二维特征点，并根据所述二维特征点对应的三维空间点，确定所述网格对应的三维空间点；

根据所述三维空间点的观测次数和预设内点条件，从所述网格对应的三维空间点中选取所述网格的目标三维空间点作为构建三维场景的点云数据，所述观测次数等于所述三维空间点对应的二维特征点的数量。

第二方面，本申请实施例提供了一种点云数据处理装置，包括：

数据获取模块，被配置为获取三维空间点和对应的多个二维特征点，每个所述二维特征点分布在对应的二维图像中；

网格划分模块，被配置为根据预设特征点数量对所述二维图像进行网格划分，确定每个网格中的二维特征点，并根据所述二维特征点对应的三维空间点，确定所述网格对应的三维空间点；

数据过滤模块，被配置为根据所述三维空间点的观测次数和预设内点条件，从所述网格对应的三维空间点中选取所述网格的目标三维空间点作为构建三维场景的点云数据，所述观测次数等于所述三维空间点对应的二维特征点的数量。

第三方面，本申请实施例提供了一种点云数据处理设备，包括：

一个或多个处理器；存储装置，存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的点云数据处理方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的点云数据处理方法。