[发明专利]重叠点云融合方法有效
申请号: | 201910699598.0 | 申请日: | 2019-07-31 |
公开(公告)号: | CN110415362B | 公开(公告)日: | 2023-06-06 |
发明(设计)人: | 何莎;马坤 | 申请(专利权)人: | 易思维(杭州)科技有限公司 |
主分类号: | G06T19/20 | 分类号: | G06T19/20 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 310051 浙江省杭州*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种重叠点云融合方法,包括如下步骤:1)获取拼接后的点云数据,所述点云数据包含所有点的三维坐标数据;对单片点云进行标记;2)分别计算各片点云的点间距β,将各点标记为未融合点;3)对某一未融合点利用八叉树方法确定其邻近点集,当所包含未融合点的数量大于预设值时,该点属于重叠区,进行步骤4);反之属于非重叠区,重新选点判断其是否属于重叠区;4)对重叠区域内点进行加权融合;5)重复步骤3)、4)直至所有重叠区域内点均已融合;6)将所有标记为未融合点和融合点的数据合并,输出单层点云数据。该方法能对千万级数量点云进行高效地融合,融合后的点云分布更加均匀,去除冗余数据,令重建的模型表面更加光顺。 | ||
搜索关键词: | 重叠 融合 方法 | ||
【主权项】:
1.一种重叠点云融合方法,其特征在于包括如下步骤:1)获取拼接后的点云数据,所述点云数据包含所有点的三维坐标数据;对单片点云进行标记,该标记具有唯一性;2)计算点云中所有点与邻近点之间的点间距,后取平均值作为此片点云的点间距β,将点云数据中各点的融合状态标记为未融合点;3)对某一未融合点,基于八叉树所确定的拓扑关系,采用八叉树的固定半径搜索方法确定其邻近点,将该点的所有邻近点组成的集合标记为邻近点集;计算所述邻近点集内包含未融合点的数量,当所述未融合点的数量大于预设值时,该邻近点集所对应的点属于重叠区,进行步骤4);反之属于非重叠区,重新选点,利用本步骤方法确定其是否属于重叠区,直至筛选出属于重叠区的新选点;4)利用如下步骤对重叠区内的点进行融合;①对重叠区域内点的邻近点集进行统计,获知该邻近点集内未融合点标记,该标记为所述邻近点集内某一点所在点云的标记;再统计邻近点集内属于不同点云的点的数量;②计算邻近点集内不同点的权重,所述权重为:在邻近点集内与该点在同一片点云下点的数量占所述邻近点集内点的总数的比值;③将所述邻近点集内所有未融合点与权重的积求和,作为融合后的新点;将新点和所述邻近点集内所有点标记为融合点;5)重复步骤3)、4)直至所有重叠区域内点均已融合;6)输出结果,将所有标记为未融合点和融合点的数据合并,输出单层点云数据。
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