[发明专利]海量点云数据处理方法及装置

说明书

本发明提供了一种海量点云数据处理方法及装置，方法包括：获取待处理点云数据，并对待处理点云数据进行分块处理，得到多个点云数据块；基于待处理点云数据中的多个点云数据块，生成待处理点云数据的整体八叉树；对整体八叉树进行数据抽稀，得到整体抽稀八叉树；根据整体抽稀八叉树中每个节点内的点云数据，构建与节点对应的细节层次模型LOD，LOD的像素阈值范围是根据原始点云分辨率确定的，以便于根据像素阈值范围调用LOD时加载对应的点云数据，缓解现有技术中存在的海量点云数据实时绘制速度慢的技术问题，达到了提高点云数据实时绘制速度的技术效果。

技术领域

本发明涉及测绘数据处理技术领域，尤其是涉及一种海量点云数据处理方法及装置。

背景技术

点云数据处理技术是对获取的离散数据进行处理，以获得物体的曲面模型，解决如何根据测量所得点云数据构建物体三维模型的一种技术，其特点是直接以点的形式进行存储、处理、传输和绘制三维物体。

在实际应用中，用户对三维场景的显示速度提出了很高的要求，不仅要能按照用户的交互指令动态显示模型，并且要能够根据用户的视点变化快速更新模型表面的分辨率。然而，点云数据的海量性和运算的复杂性导致点云数据实时绘制速度慢的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种海量点云数据处理方法及装置，以缓解现有技术中存在的海量点云数据实时绘制速度慢的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种海量点云数据处理方法，包括：

获取待处理点云数据，并对所述待处理点云数据进行分块处理，得到多个点云数据块；

基于所述待处理点云数据中的多个所述点云数据块，生成所述待处理点云数据的整体八叉树；

对所述整体八叉树进行数据抽稀，得到整体抽稀八叉树；

根据所述整体抽稀八叉树中每个节点内的点云数据，构建与所述节点对应的细节层次模型LOD，所述LOD的像素阈值范围是根据原始点云分辨率确定的，以便于根据所述像素阈值范围调用所述LOD时加载对应的点云数据。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述点云数据块的数量为8^N，其中，N为正整数；

所述基于所述待处理点云数据中的多个所述点云数据块，生成所述待处理点云数据的整体八叉树，包括：

针对每个所述点云数据块内的点云数据，生成每个所述点云数据块的具有M层的一级八叉树；

生成以各所述一级八叉树的一级根节点为叶子节点且共M+N层的整体八叉树。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述对所述整体八叉树进行数据抽稀，得到整体抽稀八叉树，包括：

对所述整体八叉树中最底层的节点开始进行数据抽稀处理，将得到的点云数据存入该层节点上一层的节点中，继续对所述上一层的节点进行数据抽稀处理，直至所述整体八叉树中的各层节点全部处理完毕，得到所述整体抽稀八叉树。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述对所述整体八叉树中最底层的节点开始进行数据抽稀处理，将得到的点云数据存入该层节点上一层的节点中，继续对所述上一层的节点进行数据抽稀处理，直至所述整体八叉树中的各层节点全部处理完毕，得到所述整体抽稀八叉树，包括：

基于所述整体八叉树中每个叶子节点内的点云数据，根据所述叶子节点内的点云数据的总数量与预设的抽稀因子的乘积在每个所述叶子节点内确定所述叶子节点内的抽稀点云数据；

将确定的所述叶子节点内的所述抽稀点云数据存储到所述叶子节点的父节点中；