[发明专利]三维点云数据配准方法及拼接方法

权利要求书

1.一种三维点云数据配准方法，包括：

获取三维扫描装置对目标空间分别以第一视角、第二视角扫描对应得到的第一点云数据、第二点云数据；所述目标空间设有包括多个标靶球的标定靶；所述三维扫描装置分别以第一视角、第二视角扫描时，所述标定靶均放置于所述第一视角和第二视角之间的公共扫描区域的同一个位置；

从所述第一点云数据、所述第二点云数据中分别找出第一球心点云、第二球心点云；所述第一球心点云、所述第二球心点云均包含所述标定靶内所有所述标靶球的球心坐标；

根据所述第一球心点云与所述第二球心点云之间的转换关系将所述第一点云数据与所述第二点云数据配准到同一坐标系下；

还包括：

获取所述目标空间在所述第一视角、所述第二视角下对应的第一二维图像数据、第二二维图像数据；

同时，从所述第一点云数据、所述第二点云数据中分别找出第一球心点云、第二球心点云的步骤包括：

从所述第一二维图像数据、所述第二二维图像数据中根据设定的标靶球判断准则分别检测出所有疑似标靶球的第一二维圆心坐标、第二二维圆心坐标；其中，从所述第一二维图像数据中检测的所有所述疑似标靶球、从所述第二二维图像数据中检测的所有所述疑似标靶球均至少包括所述标定靶内的所有标靶球；

根据所有所述第一二维圆心坐标从所述第一点云数据找出包含所述标定靶内所有所述标靶球球心坐标的第一球心点云；

根据所有所述第二二维圆心坐标从所述第二点云数据中找出包含所述标定靶内所有所述标靶球球心坐标的第二球心点云；

其中，所述第一二维图像数据包括第一灰度图像和第一深度图像；所述第二二维图像数据包括第二灰度图像和第二深度图像；

同时，从所述第一二维图像数据、所述第二二维图像数据中根据设定的标靶球判断准则分别检测出所有疑似标靶球的第一二维圆心坐标、第二二维圆心坐标的步骤包括：

分别对所述第一灰度图像、所述第二灰度图像进行阈值分割，对应得到第一灰度二值化图像、第二灰度二值化图像；

分别计算所述第一灰度二值化图像、所述第二灰度二值化图像内各连通区域的圆形度，以对应检测出各疑似标靶球的第一二维圆心坐标、第二二维圆心坐标；

判断所述第一灰度二值化图像内疑似标靶球的数量小于所述标定靶内标靶球的总数量时，利用局部阈值分割的方法对所述第一深度图像进行分割得到第一深度二值化图像，并计算所述第一深度二值化图像内各连通区域的圆形度，以检测出其余疑似标靶球的第一二维圆心坐标；

判断所述第二灰度二值化图像内疑似标靶球的数量小于所述标靶球的总数量时，利用局部阈值分割的方法对所述第二深度图像进行分割得到第二深度二值化图像，并计算所述第二深度二值化图像内各连通区域的圆形度，以检测出其余疑似标靶球的第二二维圆心坐标。

2.根据权利要求1所述的三维点云数据配准方法，其特征在于，分别计算所述第一灰度二值化图像、所述第二灰度二值化图像内各连通区域的圆形度，以对应检测出各疑似标靶球的第一二维圆心坐标、第二二维圆心坐标的步骤包括：

分别对所述第一灰度二值化图像、所述第二灰度二值化图像进行滤波；

分别计算滤波后的所述第一灰度二值化图像、滤波后的所述第二灰度二值化图像内各连通区域的圆形度，以对应检测出各疑似标靶球的第一二维圆心坐标、第二二维圆心坐标。

3.根据权利要求1所述的三维点云数据配准方法，其特征在于，根据所有所述第一二维圆心坐标从所述第一点云数据找出包含所述标定靶内所有所述标靶球球心坐标的第一球心点云的步骤包括：

根据各所述第一二维圆心坐标从所述第一点云数据找出相应的第一三维球面点云，并拟合出各所述第一三维球面点云的球心；

对所有所述第一三维球面点云的球心进行离群点处理，得到包含所述标定靶内所有所述标靶球球心坐标的第一球心点云。

4.根据权利要求1所述的三维点云数据配准方法，其特征在于，根据所有所述第二二维圆心坐标从所述第二点云数据中找出包含所述标定靶内所有所述标靶球球心坐标的第二球心点云的步骤包括：

根据各所述第二二维圆心坐标从所述第二点云数据找出相应的第二三维球面点云，并拟合出各所述第二三维球面点云的球心；

对所有所述第二三维球面点云的球心进行离群点处理，得到包含所述标定靶内所有所述标靶球球心坐标的第二球心点云。