[发明专利]一种三维点云平面化快速搜索比对的方法

摘要

本发明公开一种三维点云平面化快速搜索比对的方法，该方法首先获取物体的点云数据，并对其进行光顺和精简处理，然后按照要求选定二维视图，找到该视图的边界，然后以此边界为基准，对图像按需求进行网格化分割，对分割后的图像的每一个网格进行遍历，根据每一格网格内的点云密度对网格进行标记，之后用得到的标记结果做出近似二值图像，该图像拥有能够反映点云数据情况的特征点，再使用尺度不变特征变换匹配算法将近似二值图像与标准库中按照采用相同方法处理过的图像进行特征点比对，采用遍历方式找出特征点匹配最多的一组数据。该方法具有精度高、速度快、高度灵活等特点，适用于各种需要建立标准库，并将点云数据与库中图像进行快速配准的场合。

主权项

一种三维点云平面化快速搜索比对的方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：获得待测物体的三维点云，然后利用双边滤波去噪算法对点云数据进行光顺处理，之后利用随机采样法对光顺后的点云数据进行数据精简，最后对精简后的点云数据进行二维变换，选取的视图要同标准库中建库时采用的视图保持一致，降维后生成二维点云图像；步骤二：通过快速排序，找到二维点云图像的四个边界点，然后根据这四个边界点生成二维点云图像边界，并对图像进行网格化分割，之后检索每一个被分割的网格，根据不同网格中点云的密度差异，做出对应标记，并根据标记填充相应的颜色，生成对应梯度的近似二值图像；步骤三：采用尺度不变特征变换匹配算法将得到的图像同标准库中的近似二值图像进行比较，全部比较完毕后，采用顺序查找，通过遍历标准库中每一组图像，比较每一组的特征点匹配情况，找到对应特征点最多的一组，从而完成比对；所述步骤一中双边滤波去噪算法具体的步骤是3.1：建立K‑邻域点云数据c中任意测点p，满足p∈c，则与测点p 距离最近的k个点，称为p的K‑邻域，记作N(p)；3.2：法矢估算将上一步骤得到的N(p)，通过最小二乘法在N(p)内构造平面，该平面称为点p在邻域N(p)上的切平面，记为T(p)；T(p)的单位法矢即是点p处的单位法矢；3.3：定义视平面将空间R3分解为两个子空间的直和：，N为邻域在p点沿法矢方向的一维空间，而S2为过点p的二维切平面空间；在局部范围内，定义S2为视平面，邻域点在S2平面上的投影为像素点的位置，领域点到投影点的距离定义为像素值的大小；3.4 ：双边滤波算子引入双边滤波算子其中，N(p)为p的邻域，pi∈N(p)，p’为p在S2上的投影，为p点法矢，为pi法矢，Wc和WS分别是以σc、σs为标准差的高斯核函数，σc控制光顺程度，而σs控制特征保持程度，Wc为空间域权重；WS为特征域权重；d为法矢方向调整的距离，根据式子得到光顺后的坐标。