[发明专利]点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备有效

专利信息
申请号: 202110951942.8 申请日: 2021-08-19
公开(公告)号: CN113409347B 公开(公告)日: 2021-12-21
发明(设计)人: 赵佳南;黄雪峰;杨超;胡亘谦;吴志浩 申请(专利权)人: 深圳市信润富联数字科技有限公司
主分类号: G06T7/13 分类号: G06T7/13;G06T7/521;G06K9/62
代理公司: 深圳智汇远见知识产权代理有限公司 44481 代理人: 蒋学超
地址: 518000 广东省深圳市罗湖区桂园街道老围*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 边界 提取 方法 装置 存储 介质 电子设备
【说明书】:

发明公开了一种点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备,其中,该方法包括:获取目标表面的轮廓点云,并剔除所述轮廓点云中的离群点,得到中间点云;对所述中间点云进行行检索,提取每行的初始边界点;以初始边界点为起始点,对所述中间点云逐行进行邻点检索,得到所述起始点所在边界的有序子点集,依次检索完所述中间点云的所有行,得到有序点集,其中,所述有序点集包括所有边界的有序子点集;将所述有序点集输出为所述轮廓点云的点云边界。通过本发明,通过边界点检索,提高了检索效率,通过邻点检索提取点云中的有序点集,通过采用有序点集生成清晰、准确、连续的边界线,解决了相关技术生成点云边界的效率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域,具体而言,涉及一种点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备。

背景技术

相关技术中,边界不仅作为表达曲面的重要几何特征而和求解曲面的定义域,对重建曲面模型的品质和精度起着重要作用。

相关技术中,点云边界的提取算法,通过k-均值聚类将点云划分为许多个子集群,根据三维格网划分方法探测出边界集群,在边界集群中通过象限识别提取出边界点。具体方法如下:1)选取点云数据中均匀分布的k个点作为初始的聚类中心,进行聚类中心初始化后将剩余的点云数据按照标准的k-均值聚类方法分配到每个聚类中心的聚类集群中;2)通过统计聚类中心在半径为r邻域内的邻近聚类中心点数量实现边界集群的探测;3)采用邻近点与聚类中心点的坐标差值作为判断标准,统计每个边界内点与其他各点坐标差值的分布情况来判断该点是否为边界点。相关技术中的方法中存在大量的聚类和平面拟合运算,运算效率低,未能获取用于描述边界曲线的有序点集。

针对相关技术中存在的上述问题,目前尚未发现有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备。

根据本申请实施例的一个方面,提供了一种点云边界的提取方法,包括:获取目标表面的轮廓点云,并剔除所述轮廓点云中的离群点,得到中间点云;对所述中间点云进行行检索,提取每行的初始边界点;以初始边界点为起始点,对所述中间点云逐行进行邻点检索,得到所述起始点所在边界的有序子点集,依次检索完所述中间点云的所有行,得到有序点集,其中,所述有序点集包括所有边界的有序子点集;将所述有序点集输出为所述轮廓点云的点云边界。

进一步,获取目标表面的轮廓点云包括:

获取线激光扫描仪传输的激光扫描点云数据,其中,第i行第j列的数据点表示为:,fx ,fy分别为线激光扫描仪在x和y轴方向上的分辨率,z为该点处的高度,i,j均为大于0的整数;将所述激光扫描点云数据确定为轮廓点云。

进一步,对所述中间点云进行行检索,提取每行的初始边界点包括:

针对i行,对所述中间点云进行行检索,得到i行的点集合

,其中,n为最大列数;

针对所述Pi,row中的每个点云Pi,j,获取相邻点云Pi-1,j和Pi+1,j,并根据所述Pi,j,Pi-1,j和Pi+1,j得到i行的初始边界点集合Pci,row

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