[发明专利]三维点云匹配方法和装置

说明书

本发明提供的三维点云匹配方法和装置，首先构建针对目标物的三维坐标系，将两个待匹配三维点云分别进行去中心化处理，获得每一个待匹配三维点云对应的去中心化点云；再对每一个去中心化点云所在的坐标系进行转换，得到每一个去中心化点云对应的转换点云，其中，转换点云的坐标轴与三维坐标系的对应坐标轴相平行。从每一个转换点云中选取能够形成一个平面的至少三个角点，根据选取的各个所述角点，计算尺度因子，根据尺度因子，对转换点云中的重建点云的大小进行调节，得到调节点云；最后通过迭代最近点算法对调节点云和标准点云进行匹配，以完成三维点云的匹配过程。本发明能够减小重建点云和标准点云的匹配误差。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及三维点云匹配方法和装置。

背景技术

近些年，三维重建成为计算机视觉、计算机图形学领域非常重要的研究内容。三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型，是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础，也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。而三维重建中的重建点云是针对序列图像进行三维重建后求解出的三维点所组成的尺度不确定的点云，标准点云是激光扫射出的点云，其尺度是真实卫星的尺度。

目前，在三维重建之后，重建点云和标准点云之间往往需要通过迭代最近点(Iterative Closest Point，ICP)算法匹配的方法评估三维重建结果的准确度。在进行ICP匹配之前，通常采用人工方式选取用于调节重建点云尺寸的角点，再对重建点云的尺寸进行调节。

但是，采用人工选点的方式存在着极大的不确定性，使得重建点云和标准点云的匹配误差较大。

发明内容

本发明提供了一种三维点云匹配方法和装置，能够减小重建点云和标准点云的匹配误差。

第一方面，本发明实施例提供了一种三维点云匹配方法，包括：

构建针对目标物的三维坐标系；

将两个待匹配三维点云分别进行去中心化处理，获得每一个待匹配三维点云对应的去中心化点云，其中，所述去中心化点云所在的坐标系的原点与所述三维坐标系的原点重合，所述两个待匹配三维点云用于描述目标物的三维形状；

对每一个所述去中心化点云所在的坐标系进行转换，得到每一个所述去中心化点云对应的转换点云，其中，所述转换点云的坐标轴与所述三维坐标系的对应坐标轴相平行；

从每一个所述转换点云中选取能够形成一个平面的至少三个角点；

根据选取的各个所述角点，计算尺度因子；

根据所述尺度因子，对所述转换点云中的重建点云的大小进行调节，得到调节点云，其中，所述调节点云的大小与所述转换点云中的标准点云的大小之间的差值在预设的调节范围内，所述标准点云用于描述所述目标物的真实尺寸和三维形状的点云，所述重建点云用于描述所述目标物的三维形状和非真实尺寸的点云；

通过迭代最近点算法对所述调节点云和所述标准点云进行匹配。

可选地，所述将两个待匹配三维点云分别进行去中心化处理，包括：

针对每一个所述待匹配三维点云，根据下述第一公式进行去中心化处理；

第一公式：

其中，用于表征该待匹配三维点云的第i个去中心化处理之后的点坐标，p_i用于表征该待匹配三维点云第i个去中心化处理之前的点坐标，m用于表征该待匹配三维点云所包括的点坐标的数量。

可选地，所述对每一个所述去中心化点云所在的坐标系进行转换，得到每一个所述去中心化点云对应的转换点云，包括：

针对每一个所述去中心化点云，均执行：