[发明专利]一种3D图像点云数据的规整化实现方法、系统

权利要求书

1.一种3D图像点云数据的规整化实现方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取点云数据基于笛卡尔坐标系(x,y,z)三个方向的分量值，

确定格点范围，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值，

根据最大值和最小值进行插值处理，将x与y的值规范于固定格点，得到点阵数据，

所得点阵数据的x与y值可作为图像像素点位置信息，z值可作为图像像素点灰度值；

根据最大值和最小值进行插值处理时，对于x，

若x取某格点值x₀＝k×t时，则y值y₀与z值z₀由其左右相邻两点共同决定，

当左右两点间距小于h×t时，用以下公式计算出y与z的值：

其中(x₁,y₁,z₁)，(x₂,y₂,z₂)分别为左边点与右边点坐标，k为整数，h为整数，t为相邻点间隔；

根据最大值和最小值进行插值处理时，对于y，

若x值为某格点值x₀＝k×t，则y取某格点值y₀＝j×t时，其z值z₀由其上下相邻两点共同决定，

则用以下公式计算出z₀：

其中，(x₀,y₁,z₁)，(x₀,y₂,z₂)分别为z₀的上下两点坐标，j为整数；

若点云数据之间的平均间隔为d，则将x与y规范于格点前，相邻点间隔Δx和Δy取为t，并将t与d设在同一数量级。

2.根据权利要求1所述的3D图像点云数据的规整化实现方法，其特征在于，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值的方法具体为：

设x与y的最大值与最小值：x_max，y_max，x_min，y_min，

n×t作为左边界，n满足(n-1)×tx_minn×t，

m×t作为右边界，m满足m×tx_max(m+1)×t，

p×t作为上边界，p满足p×ty_max(p+1)×t，

q×t作为下边界，q满足(q-1)×ty_minq×t，

其中n,m,p,q均为整数。

3.根据权利要求1所述的3D图像点云数据的规整化实现方法，其特征在于，若左右两点彼此间距出现下述任一一种情况时：

大于阈值、不存在左边或右边的有效点，

则此x点的z值置为无效。

4.根据权利要求3所述的3D图像点云数据的规整化实现方法，其特征在于，若上下两点间距超过阈值，则将z₀置为无效。

5.一种3D图像点云数据的规整化系统，其特征在于，包括：预处理模块和插值处理单元，

所述预处理模块，用以获取点云数据基于笛卡尔坐标系(x,y,z)三个方向的分量值，以及，确定格点范围，遍历点云数据分别找到x、y的最大值和最小值，

所述插值处理单元，用以根据最大值和最小值进行插值处理，将x与y的值规范于固定格点，得到点阵数据，并将所得点阵数据的x与y值可作为图像像素点位置信息，z值可作为图像像素点灰度值；

所述插值处理单元还用以

根据最大值和最小值进行插值处理时，对于x，

若x取某格点值x₀＝k×t时，则y值y₀与z值z₀由其左右相邻两点共同决定，

当左右两点间距小于h×t时，用以下公式计算出y与z的值：

其中(x₁,y₁,z₁)，(x₂,y₂,z₂)分别为左边点与右边点坐标，k为整数，h为整数，t为相邻点间隔；

根据最大值和最小值进行插值处理时，对于y，

若x值为某格点值x₀＝k×t，则y取某格点值y₀＝j×t时，其z值z₀由其上下相邻两点共同决定，

则用以下公式计算出z₀：

其中，(x₀,y₁,z₁)，(x₀,y₂,z₂)分别为z₀的上下两点坐标，j为整数；

若点云数据之间的平均间隔为d，则将x与y规范于格点前，相邻点间隔Δx和Δy取为t，并将t与d设在同一数量级。