[发明专利]一种适用于多视角点云处理的圆柱形邻域及其搜索方法

摘要

本发明公开了一种适用于多视角点云处理的圆柱形邻域及其搜索方法，所述圆柱形邻域定义为在圆柱形区域内并同时满足欧氏距离判据及法向量判据的点数据集合；所述圆柱形邻域的搜索方法包括步骤：1）点数据法向量估计、2）八叉树构建、3）点数据所在的节点定位、4）圆柱形区域构建、5）解域空间计算、6）圆柱形邻域求解。与传统的球形邻域搜索方法相比，本发明一方面沿点数据的法向量方向拓展了搜索范围，克服了多视角点云重叠区域分层所带来的影响，提高了搜索邻域完整性；另一方面在邻域求解中引入了法向量判据，弥补了欧氏距离判据的缺陷，提高了搜索邻域合理性。

主权项

一种适用于多视角点云处理的圆柱形邻域，其特征在于：对于三维空间中任意一包含法向量n的点数据P，点数据P的圆柱形邻域定义为：位于底面半径为r、高度为h的圆柱形区域内，并同时满足欧氏距离判据及法向量判据的点数据集合Ω；所述的欧氏距离判据为$\left\{\begin{array}{c}|(P_i-P)\·n|\≤h/2\\ \sqrt{{\left|\right|P_i-P\left|\right|}^2-{|(P_i-P)\·n|}^2}\≤r\end{array}\right.;$所述的法向量判据为n_i·n＞0；所述的点数据集合为$\mathrm{\Ω}=\left\{P_i\right|\sqrt{{\left|\right|P_i-P\left|\right|}^2-{|(P_i-P)\·n|}^2}\≤\sqrt{{\left|\right|P_{i+1}-P\left|\right|}^2-{|P_{i+1}-P\·n|}^2}\}$，0≤i＜N‑1;其中，P_i为三维空间中与点数据P不重合的点数据，n_i为点数据P_i的法向量，N为点数据集合Ω中包含的点数据个数，符号||表示取绝对值，符号|| ||表示取三维向量的模，符号·表示向量内积，r为圆柱形区域底面半径，h为圆柱形区域高度，i表示第i个。