[发明专利]基于法向球谐的大规模三维点云检索方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于法向球谐的大规模三维点云检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取由点云采集设备所采集的若干组点云数据；

S2、根据PCA算法计算每组点云数据的法向向量并建立点云数据库；

S3、采用法向映射和核密度估计根据点云数据的法向向量，构建连续的高斯球面模型；

S4、对高斯球面模型进行采样并进行球谐变换，利用球谐的旋转不变性构建点云数据库的形状描述子集；

S5、获取待查询的点云数据，并对待查询的点云数据采用步骤S3和S4构建形状描述子；

S6、根据相似性度量规则，在点云数据库的形状描述子集中查询，得到与待查询的点云数据的形状描述子最相似的形状描述子对应的点云即为三维点云的检索结果。

2.根据权利要求1所述的大规模三维点云检索方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31、采用法向映射将每组点云集的所有法向向量皆映射到单位球上，形成的投影点在球面上构成高斯球；

S32、采用核密度估计根据高斯球构建连续的高斯球面模型。

3.根据权利要求1所述的大规模三维点云检索方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41、对高斯球面模型进行等角度采样，得到若干个采样点；

S42、对高斯球面模型的采样点使用离散球谐变换算法，计算预设带限的球谐系数；

S43、根据球谐系数，计算点云数据库的形状描述子集。

4.根据权利要求2所述的大规模三维点云检索方法，其特征在于，步骤S32中所述连续的高斯球面模型的表达式为：

其中，t为点个数；h为平滑参数；K为正态概率密度函数，表示高斯球上映射点G_i(θ_i,φ_i)和未知点(θ,φ)的测地线距离。

5.根据权利要求1所述的大规模三维点云检索方法，其特征在于，步骤S6中所述相似性度量规则为余弦相似性度量规则。

6.一种基于法向球谐的大规模三维点云检索装置，其特征在于，包括：

第一获取模块(10)，所述第一获取模块(10)用于获取由点云采集设备所采集的若干组点云数据；

计算模块(20)，所述计算模块(20)用于根据PCA算法计算每组点云数据的法向向量并建立点云数据库；

高斯球面模型构建模块(30)，所述高斯球面模型构建模块(30)用于采用法向映射和核密度估计根据点云数据的法向向量，构建连续的高斯球面模型；

形状描述子集构建模块(40)，所述形状描述子集构建模块(40)用于对高斯球面模型进行采样并进行球谐变换，利用球谐的旋转不变性构建点云数据库的形状描述子集；

第二获取模块(50)，所述第二获取模块(50)用于获取待查询的点云数据，并对待查询的点云数据采用步骤S3和S4构建形状描述子；

点云检索模块(60)，所述点云检索模块(60)用于根据相似性度量规则，在点云数据库的形状描述子集中查询，得到与待查询的点云数据的形状描述子最相似的形状描述子对应的点云即为三维点云的检索结果。

7.根据权利要求6所述的大规模三维点云检索装置，其特征在于，所述高斯球面模型构建模块(30)包括：

高斯球生成单元(301)，所述高斯球生成单元(301)用于采用法向映射将每组点云集的所有法向向量皆映射到单位球上，形成的投影点在球面上构成高斯球；

高斯球面模型生成单元(302)，所述高斯球面模型生成单元(302)用于采用核密度估计根据高斯球构建连续的高斯球面模型。