[发明专利]一种基于深度图的局部自适应三维点云去噪方法有效
| 申请号： | 201710991022.2 | 申请日： | 2017-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN107845073B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 陶文兵;密振兴 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 42201 华中科技大学专利中心 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度图的局部自适应三维点云去噪方法，包括：对每个深度图进行三角化，得到深度图中每个像素点的相邻点，将像素点与它的相邻点连在一起组成三角形，根据深度图中每个像素点到其相邻点的空间距离的平均值，得到每个像素点的尺度；选取每个深度图的相邻视图，依次选取深度图中的每个像素点作为参考点，得到参考点的邻居点；根据参考点与邻居点之间的距离、参考点与邻居点之间的法向以及参考点的尺度，得到参考点的几何一致性函数、邻居点的加权函数的和、参考点的颜色一致性函数；根据阈值标记参考点，将所有被标记为过滤的参考点删除，得到过滤后的深度图的三维点云。本发明速度快、局部自适应能力强、去噪效果和鲁棒性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 局部 自适应 三维 点云去噪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度图的局部自适应三维点云去噪方法，其特征在于，包括：/n(1)对每个深度图进行三角化，得到深度图中每个像素点的相邻点，将像素点与它的相邻点连在一起组成三角形，根据深度图中每个像素点到其相邻点的空间距离的平均值，得到每个像素点的尺度；/n(2)选取每个深度图的相邻视图，依次选取深度图中的每个像素点作为参考点，将参考点投影到相邻视图得到投影点，如果投影点落到三角化后的深度图的一个三角形里，这个三角形的三个顶点就是参考点的邻居点；/n(3)根据参考点与邻居点之间的距离、参考点与邻居点之间的法向以及参考点的尺度，得到参考点的几何一致性函数、几何一致性函数的几何阈值、邻居点的加权函数的和、邻居点的加权函数的和的权重阈值、参考点的颜色一致性函数以及颜色一致性函数的颜色阈值；/n(4)当参考点的颜色一致性函数小于颜色阈值、参考点的几何一致性函数小于几何阈值且邻居点的加权函数的和大于权重阈值时，参考点被标记为保留，否则参考点被标记为过滤，将所有被标记为过滤的参考点删除，得到过滤后的深度图的三维点云。/n
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