[发明专利]基于光斑发散尺寸的无监督式融合点云超体素化方法

说明书

一种基于光斑发散尺寸的无监督式融合点云超体素化方法，包括：将林地环境融合点云划分为超体素预设区域；根据激光光斑发散程度和有效能量截面区域，完成融合点云的体素化处理，确定各体素真实尺寸；确定初始种子点，剔除离散噪音；提取各体素的颜色、温度、空间分布、光斑尺寸，构建超体素特征向量；对超体素特征向量各分量进行距离标准归一化处理，应用密度峰值聚类计算各超体素的局部密度和较高密度距离差值；构建综合评价函数，经过升值排序和阈值参数筛选，确定超体素的划分中心点；对各中心点周边体素进行邻域搜索，得到超体素索引，完成无监督地超体素自动划分。该方法能够有效提高林业环境融合点云超体素化的准确性和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及数字信号处理领域，特别涉及一种基于光斑发散尺寸的无监督式融合点云数据的超体素化处理方法。

背景技术

在现代化林业的发展过程中，数据融合技术的应用十分广泛，包含三维激光扫描仪、高景深相机及惯性传感器在内的多源信息采集系统及处理系统在林业中的应用，促使林业发展呈现出智能化趋势。但由于林业环境的复杂性以及不可控因素，林业特种装备的自动化仍面临较大困难：在人工林行驶和作业过程中，因林地环境复杂、目标不易识别而导致的林业特种装备作业中断、效率降低乃至威胁驾驶员安全等问题频频发生。

发明内容

本发明提供一种基于光斑发散尺寸的无监督式融合点云数据的超体素化处理方法，其能够有效改善和提高目前林业特种装备对林地复杂环境中各种目标自动化识别的准确性。

三维激光扫描仪产生的激光脉冲需要经过激光扫描仪内部光学传播系统的光学聚敛和能量增强后，才能从激光发射孔径射出。在实际传播过程中激光束总是存在一定的发散角度，且传输路径中的介质具有较强的反射、衍射甚至阻隔影响，在抵达物体表面时，激光斑已经存在较大的实际尺寸；同时在激光返回过程中，返回脉冲被所测量的对象反射后，会因为物体材质、表面粗糙度、入射角度等分化，造成反射能量弱化，随着测量距离增加，激光的光斑会越来越大，能量也不断消失，即所谓光斑发散现象。如附图5所示，设激光束从发射器射出时的初始尺寸为D₁，发散角为θ₁，在达到距离为L的物体表面时，激光光斑直径尺寸为：

随距离的增加，光斑直接尺寸会不断变大，同样的，相邻激光束的中心间距H也会增加。由于激光束在返回后都不可避免的受到相邻激光束的能量干涉，因此为避免相邻激光重叠对该激光束能量值影响，定义激光束光斑与相邻光斑不重叠区域(蓝色区域)为有效截面区域，如附图6所示。以该区域为基础进行点云体素的划分，能够涵盖点云的空间分布及返回能量的特性，优化超体素化特征向量，更好地呈现林区环境物体表面特性对激光测量的影响，同时使超体素划分具有更好的边缘切合度，减少过分割的现象，还为邻域关系判断提供帮助。

后续应用综合评价函数构建密度峰值优化聚类方法，无监督地完成超体素聚类个数和中心划分，抑制人为调参和干预导致的过度分割等问题，能够从整体上提升林业环境融合点云超体素化的准确性和鲁棒性。

基于以上原理，本公开提供的基于光斑发散尺寸的无监督式融合点云超体素化方法，包括以下步骤：

步骤1：将通过三维激光扫描仪、可见光相机和热红外相机获取的林地环境融合点云数据划分为超体素预设区域；

步骤2：根据激光光斑发散程度和有效能量截面区域，完成融合点云的体素化处理，并确定各体素真实尺寸；

步骤3：根据各超体素预设区域内相邻体素间尺寸变化，确定初始种子点，剔除离散的噪音；

步骤4：提取各体素的颜色、温度、空间分布、光斑尺寸等信息，构建超体素特征向量；

步骤5：对超体素特征向量各分量进行距离标准归一化处理，应用密度峰值聚类计算各超体素的局部密度和较高密度距离差值；