[发明专利]一种三维无序点云数据处理方法、系统及设备

权利要求书

1.一种三维无序点云数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对三维无序点云数据集进行预处理得到预处理三维无序点云数据集；

将所述预处理三维无序点云数据集中的每个点云转换成球体点云，包括：将预处理三维无序点云数据集中的每个点云确定为球心；通过公式确定每个点云对应的球体半径；通过所述球心和所述球体半径建立每个点云对应的球体点云；其中，R_i是球体半径，是每个点云的平均距离，i＝1、2…N，表征每个点云；

建立每个所述球体点云的空间坐标数据和深度值数据，包括：以视点为原点建立空间坐标系；其中所述视点为观察所有球体点云的空间点；根据所述视点与其中一个球体点云的球心的第一方向单位向量确定该球体点云上的基准球点，其中，所述基准球点与球心的第二方向单位向量与所述第一方向单位向量垂直；根据所述第一方向单位向量、第二方向单位向量、球体半径以及球心在该空间坐标系的坐标数据确定基准球点的空间坐标数据；将所述基准球点绕所述第一方向单位向量以相同角度旋转N次，得到N个其他球点；根据基准球点的空间坐标数据和旋转矩阵确定N个其他球点的空间坐标数据；根据所述N个其他球点和基准球点的空间坐标数据建立每个球体点云的空间坐标数据；根据每个球心的空间坐标数据和视点的空间坐标数据计算每个球体点云到视点的距离，将该距离确定为深度值数据；

其中，所述旋转矩阵如下：

根据中心投影规则将每个所述球体点云投影在多个角度的投影平面上；

根据每个所述球体点云的空间坐标数据以及预设坐标转换规则计算每个所述球体点云在每个投影平面中的像素坐标数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对三维无序点云数据集进行预处理得到预处理三维无序点云数据集包括：

消除三维无序点云数据集中的噪音点；

将去噪后的三维无序点云数据集进行归一化处理得到预处理三维无序点云数据集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述消除三维无序点云数据集中的噪音点包括：

确定三维无序点云数据集中每个点云及其临近的多个点云的原始坐标数据；

根据每个点云及其临近的多个点云的原始坐标数据分别计算每个点云与其临近的各点云的距离；

根据每个点云与其临近的各点云的距离确定每个点云的平均距离和最小距离；

将每个点云的平均距离与第一预设距离阈值比较，并将每个点云的最小距离与第二预设距离阈值进行比较；

若某个点云的平均距离大于第一预设距离阈值，且最小距离大于所述第二预设距离阈值，则确定该点云为噪音点，并进行删除。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述球体点云的空间坐标数据以及预设坐标转换规则计算每个所述球体点云在每个投影平面中的像素坐标数据包括：

确定空间坐标系与相机坐标系的第一转换关系矩阵以及相机坐标系与图像坐标系的第二转换关系矩阵；

根据所述第一转换关系矩阵和所述球体点云的空间坐标数据确定每个球体点云在相机坐标系中的坐标数据；

确定相机坐标系中的坐标数据和第二转换关系矩阵确定每个球体点云在图像坐标系下的像素坐标数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据每个球体点云上各球点在图像坐标系的坐标数据计算每个球点与同一球体点云上其他球点的度数之和；

若所述度数之和与360度之间的差值在设定范围内，则保留该球点的像素坐标数据；

若所述度数之和小于180度，则删除该球点的像素坐标数据。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若多个球体点云的像素坐标数据相同，则查找该球体点云的深度值数据；

保留深度值最小的球体点云的像素坐标数据。