CN109615594A - 一种激光点云空洞修补着色方法 - Google Patents

一种激光点云空洞修补着色方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种激光点云空洞修补着色方法,包括如下步骤:一种激光点云空洞修补着色方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、扫描被测物体表面,获取带有空洞区域的三维激光点云数据;S2、截取带有空洞信息的点云区域;S3、获取带有空洞信息的点云区域的彩色影像数据;S4、对非空洞区域的第一点云数据进行着色处理,生成第一彩色点云数据;S5、拟合生成空洞区域的第二点云数据;S6、对空洞区域进行着色处理,生成第二彩色点云数据;S7、根据第一彩色点云数据和第二彩色点云数据,获取完整的三维激光点云数据;本发明解决了现有技术存在的关键部位点云缺失、结构信息不完整、点云色彩信息失真或丢失、空洞区域无点云色彩信息以及点云数据质量差的问题。

Description

一种激光点云空洞修补着色方法
技术领域
本发明属于激光扫描技术领域,具体涉及一种激光点云空洞修补着色方法。
背景技术
三维激光扫描技术又称“实景复制技术”。它通过高速激光扫描测量的方法,大面积高分辨率地快速获取被测对象表面的三维坐标数据。可以快速、大量的采集空间点位信息,快速建立物体的三维影像模型的一种技术手段。其扫描结果直接显示为点云(无数的点以测量的规则在计算机里呈现物体的结果),利用三维激光扫描技术获取的空间点云数据,可快速建立结构复杂、不规则的场景的三维可视化模型,既省时又省力,这种能力是现行的三维建模软件所不可比拟的。
随着科技的进步和工业技术的发展,三维测量在应用中越来越重要,三维激光扫描技术是伴随着激光扫描技术、三维测量技术以及现代计算机图像处理技术产生和发展的。
目前该技术已成功的在文物保护、城市建筑测量、地形测绘、采矿业、变形监测、工厂、大型结构、管道设计、飞机船舶制造、公路铁路建设、隧道工程、桥梁改建等领域里应用。
现有技术存在以下问题:
激光点云数据在采集过程中因遮挡、角度、现场环境等原因存在数据缺失、点云漏洞等问题,对后期数据处理、点云建模、结构信息提取等带来较大的困难,具体表现为:
(1)关键部位点云缺失,结构信息不完整,造成数据成果无法反应结构特征信息,造成数据成果不准确;
(2)点云色彩信息失真或丢失,局部点云色彩与实际不符;
(3)空洞区域无点云色彩信息,并且点云数据质量差。
发明内容
针对现有技术中的上述不足,本发明提供的一种激光点云空洞修补着色方法,用于解决现有技术存在的关键部位点云缺失、结构信息不完整、点云色彩信息失真或丢失、空洞区域无点云色彩信息以及点云数据质量差的问题。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案为:
一种激光点云空洞修补着色方法,包括如下步骤:
S1:使用三维激光扫描技术扫描被测物体表面,获取带有空洞区域的三维激光点云数据;
S2:获取三维激光点云数据中空洞区域的大小尺寸信息,并根据其截取带有空洞信息的点云区域;
带有空洞信息的点云区域包括中心的空洞区域和周围的非空洞区域;
S3:获取带有空洞信息的点云区域的彩色影像数据;
S4:根据彩色影像数据,对非空洞区域的第一点云数据进行着色处理,生成第一彩色点云数据;
S5:根据非空洞区域,拟合生成空洞区域的第二点云数据;
S6:提取空洞区域的彩色影像数据,对空洞区域进行着色处理,生成第二彩色点云数据;
S7:根据第一彩色点云数据和第二彩色点云数据,获取完整的三维激光点云数据。
进一步地,非空洞区域任意位置半径大于2倍空洞区域对应位置半径。
进一步地,步骤S4中,对非空洞区域的第一点云数据进行着色处理,包括如下步骤:
S4-1:将非空洞区域的第一点云数据与对应区域的彩色影像数据进行配准,使其平面(Xyi,Yyi)坐标位于同一坐标系;
S4-2:测量点云间距,并将其作为边长将彩色影像数据划分为若干个正方形第一影像方格,并提取各第一影像方格的中心点坐标(Xyi,Yyi,Zyi,Ryi,Gyi,Byi),yi为第一影像方格编号,且yi<M+1,M为第一影像方格数量;
S4-3:根据最近原则,将第一影像方格的(Ryi,Gyi,Byi)值赋予距离其中心点坐标(Xyi,Yyi)距离最近的坐标为(Xdj,Ydj)的点云,dj为非空洞区域的点云编号,得到该点云的第一彩色点云数据,其坐标为:(K,Xdj,Ydj,Zdj,Ryi,Gyi,Byi),K为点号;
S4-4:遍历非空洞区域所有的第一影像方格,生成第一彩色点云数据。
进一步地,步骤S4-3中,最近原则的距离计算公式为:
式中,L为两点之间的距离,(Xyi,Yyi)为影像方格中心点坐标;(Xdj,Ydj)为点云坐标;yi为影像方格编号;dj为点云编号。
进一步地,步骤S5中,拟合方法,包括以下步骤:
S5-1:测量点云间距,并其作为边长将空洞区域划分为若干个方格,并提取各方格的中心点坐标(K,Xdk,Ydk),dk为方格编号,且dk<N+1,N为方格数量;
S5-2:选择一个方格中心点向非空洞区域最近的点画一条直线,分别与非空洞区域相交与A、B、C和D点;
S5-3:根据各点的高程以及与方格中心点的距离,使用高程曲线方程,求出该方格中心点的高程,得到该方格中心点的坐标(K,Xdk,Ydk,Zdk);
S5-4:遍历空洞区域所有的方格中心点,拟合生成所有第二点云数据;
第二点云数据的坐标为:(K,Xdk,Ydk,Zdk)。
进一步地,步骤S5-3中,高程曲线方程的公式为:
Z=a*x3+b*x2+c*x1+d*x0
式中,Z为高程;a、b、c、d均为曲线方程参数;x为距离变量。
进一步地,步骤S6中,对空洞区域进行着色处理,包括如下步骤:
S6-1:将空洞区域的第二点云数据与对应区域的彩色影像数据进行配准,使其平面(Xdk,Ydk)坐标位于同一坐标系;
S6-2:测量点云间距,并将其作为边长将彩色影像数据划分为若干个正方形第二影像方格,并提取各第二影像方格的中心点坐标(Xyh,Yyh,Ryh,Gyh,Byh),yh为第二影像方格编号,且yh<Q+1,Q为第二影像方格数量;
S6-3:根据最近原则,将第二影像方格的(Ryh,Gyh,Byh)值赋予距离其中心点坐标(Xyh,Yyh)距离最近的坐标为(Xdk,Ydk)的点云的第二点云数据,得到该点云的彩色第二点云数据为:(K,Xdk,Ydk,Zdk,Ryh,Gyh,Byh);
S6-4:遍历所有第二影像方格,生成所有点云的第二彩色点云数据。
本方案的有益效果为:
(1)对关键部位的点云进行修补,完善了结构信息,使数据能够反映正确的结构特征信息,提高了数据的准确性;
(2)对局部点云的色彩信息进行修补和还原,使点云色彩符合实际信息;
(3)对空洞区域的点云进行了修补,还原其点云色彩,并提高了点云数据的质量。
附图说明
图1为激光点云空洞修补着色方法流程图;
图2为对非空洞区域的第一点云数据进行着色处理的方法流程图;
图3为拟合方法流程图;
图4为对空洞区域进行着色处理的方法流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
一种激光点云空洞修补着色方法,如图1所示,包括如下步骤:
S1:使用三维激光扫描技术扫描被测物体表面,获取带有空洞区域的三维激光点云数据;
S2:获取三维激光点云数据中空洞区域的大小尺寸信息,并根据其截取带有空洞信息的点云区域;
带有空洞信息的点云区域包括中心的空洞区域和周围的非空洞区域;
非空洞区域任意位置半径大于2倍空洞区域对应位置半径;
S3:获取带有空洞信息的点云区域的彩色影像数据;
S4:根据彩色影像数据,对非空洞区域的第一点云数据进行着色处理,生成第一彩色点云数据,如图2所示,包括如下步骤:
S4-1:将非空洞区域的第一点云数据与对应区域的彩色影像数据进行配准,使其平面(Xyi,Yyi)坐标位于同一坐标系;
S4-2:测量点云间距,并将其作为边长将彩色影像数据划分为若干个正方形第一影像方格,并提取各第一影像方格的中心点坐标(Xyi,Yyi,Zyi,Ryi,Gyi,Byi),yi为第一影像方格编号,且yi<M+1,M为第一影像方格数量;
S4-3:根据最近原则,将第一影像方格的(Ryi,Gyi,Byi)值赋予距离其中心点坐标(Xyi,Yyi)距离最近的坐标为(Xdj,Ydj)的点云,dj为非空洞区域的点云编号,得到该点云的第一彩色点云数据,其坐标为:(K,Xdj,Ydj,Zdj,Ryi,Gyi,Byi),K为点号;
S4-4:遍历非空洞区域所有的第一影像方格,生成第一彩色点云数据;
S5:根据非空洞区域,拟合生成空洞区域的第二点云数据,如图3所示,包括以下步骤:
S5-1:测量点云间距,并其作为边长将空洞区域划分为若干个方格,并提取各方格的中心点坐标(K,Xdk,Ydk),dk为方格编号,且dk<N+1,N为方格数量;
S5-2:选择一个方格中心点向非空洞区域最近的点画一条直线,分别与非空洞区域相交与A、B、C和D点;
S5-3:根据各点的高程以及与方格中心点的距离,使用高程曲线方程,求出该方格中心点的高程,得到该方格中心点的坐标(K,Xdk,Ydk,Zdk);
高程曲线方程的公式为:
Z=a*x3+b*x2+c*x1+d*x0
式中,Z为高程;a、b、c、d均为曲线方程参数;x为距离变量;
将A、B、C和D点对应的高程和到方格中心点的距离输入高程曲线方程,得到方程式组:
求解方程式组,得到曲线方程参数的常数值,将对应常数值代入高程曲线方程的公式,并输入方格中心点的距离,得到方格中心点的高程Zdk
S5-4:遍历空洞区域所有的方格中心点,拟合生成所有第二点云数据;
第二点云数据的坐标为:(K,Xdk,Ydk,Zdk);
S6:提取空洞区域的彩色影像数据,对空洞区域进行着色处理,生成第二彩色点云数据,如图4所示,包括如下步骤:
S6-1:将空洞区域的第二点云数据与对应区域的彩色影像数据进行配准,使其平面(Xdk,Ydk)坐标位于同一坐标系;
S6-2:测量点云间距,并将其作为边长将彩色影像数据划分为若干个正方形第二影像方格,并提取各第二影像方格的中心点坐标(Xyh,Yyh,Ryh,Gyh,Byh),yh为第二影像方格编号,且yh<Q+1,Q为第二影像方格数量;
S6-3:根据最近原则,将第二影像方格的(Ryh,Gyh,Byh)值赋予距离其中心点坐标(Xyh,Yyh)距离最近的坐标为(Xdk,Ydk)的点云的第二点云数据,得到该点云的彩色第二点云数据为:(K,Xdk,Ydk,Zdk,Ryh,Gyh,Byh);
最近原则的距离计算公式为:
式中,L为两点之间的距离,(Xyi,Yyi)为影像方格中心点坐标;(Xdj,Ydj)为点云坐标;yi为影像方格编号;dj为点云编号;
S6-4:遍历所有第二影像方格,生成所有点云的第二彩色点云数据;
S7:根据第一彩色点云数据和第二彩色点云数据,获取完整的三维激光点云数据。
本方案的有益效果为:
(1)对关键部位的点云进行修补,完善了结构信息,使数据能够反映正确的结构特征信息,提高了数据的准确性;
(2)对局部点云的色彩信息进行修补和还原,使点云色彩符合实际信息;
(3)对空洞区域的点云进行了修补,还原其点云色彩,并提高了点云数据的质量。

Claims (7)

1.一种激光点云空洞修补着色方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:使用三维激光扫描技术扫描被测物体表面,获取带有空洞区域的三维激光点云数据;
S2:获取三维激光点云数据中空洞区域的大小尺寸信息,并根据其截取带有空洞信息的点云区域;
所述带有空洞信息的点云区域包括中心的空洞区域和周围的非空洞区域;
S3:获取带有空洞信息的点云区域的彩色影像数据;
S4:根据彩色影像数据,对非空洞区域的第一点云数据进行着色处理,生成第一彩色点云数据;
S5:根据非空洞区域,拟合生成空洞区域的第二点云数据;
S6:提取空洞区域的彩色影像数据,对空洞区域进行着色处理,生成第二彩色点云数据;
S7:根据第一彩色点云数据和第二彩色点云数据,获取完整的三维激光点云数据。
2.根据权利要求1所述的激光点云空洞修补着色方法,其特征在于,所述步骤S2中,非空洞区域任意位置半径大于2倍空洞区域对应位置半径。
3.根据权利要求1所述的激光点云空洞修补着色方法,其特征在于,所述步骤S4中,对非空洞区域的第一点云数据进行着色处理,包括如下步骤:
S4-1:将非空洞区域的第一点云数据与对应区域的彩色影像数据进行配准,使其平面(Xyi,Yyi)坐标位于同一坐标系;
S4-2:测量点云间距,并将其作为边长将彩色影像数据划分为若干个正方形第一影像方格,并提取各第一影像方格的中心点坐标(Xyi,Yyi,Zyi,Ryi,Gyi,Byi),yi为第一影像方格编号,且yi<M+1,M为第一影像方格数量;
S4-3:根据最近原则,将第一影像方格的(Ryi,Gyi,Byi)值赋予距离其中心点坐标(Xyi,Yyi)距离最近的坐标为(Xdj,Ydj)的点云,dj为非空洞区域的点云编号,得到该点云的第一彩色点云数据,其坐标为:(K,Xdj,Ydj,Zdj,Ryi,Gyi,Byi),K为点号;
S4-4:遍历非空洞区域所有的第一影像方格,生成第一彩色点云数据。
4.根据权利要求3所述的激光点云空洞修补着色方法,其特征在于,所述步骤S4-3中,最近原则的距离计算公式为:
式中,L为两点之间的距离,(Xyi,Yyi)为影像方格中心点坐标;(Xdj,Ydj)为点云坐标;yi为影像方格编号;dj为点云编号。
5.根据权利要求4所述的激光点云空洞修补着色方法,其特征在于,所述步骤S5中,拟合方法,包括以下步骤:
S5-1:测量点云间距,并其作为边长将空洞区域划分为若干个方格,并提取各方格的中心点坐标(K,Xdk,Ydk),dk为方格编号,且dk<N+1,N为方格数量;
S5-2:选择一个方格中心点向非空洞区域最近的点画一条直线,分别与非空洞区域相交与A、B、C和D点;
S5-3:根据各点的高程以及与方格中心点的距离,使用高程曲线方程,求出该方格中心点的高程,得到该方格中心点的坐标(K,Xdk,Ydk,Zdk);
S5-4:遍历空洞区域所有的方格中心点,拟合生成所有第二点云数据;
所述第二点云数据的坐标为:(K,Xdk,Ydk,Zdk)。
6.根据权利要求5所述的激光点云空洞修补着色方法,其特征在于,所述步骤S5-3中,高程曲线方程的公式为:
Z=a*x3+b*x2+c*x1+d*x0
式中,Z为高程;a、b、c、d均为曲线方程参数;x为距离变量。
7.根据权利要求6所述的激光点云空洞修补着色方法,其特征在于,所述步骤S6中,对空洞区域进行着色处理,包括如下步骤:
S6-1:将空洞区域的第二点云数据与对应区域的彩色影像数据进行配准,使其平面(Xdk,Ydk)坐标位于同一坐标系;
S6-2:测量点云间距,并将其作为边长将彩色影像数据划分为若干个正方形第二影像方格,并提取各第二影像方格的中心点坐标(Xyh,Yyh,Ryh,Gyh,Byh),yh为第二影像方格编号,且yh<Q+1,Q为第二影像方格数量;
S6-3:根据最近原则,将第二影像方格的(Ryh,Gyh,Byh)值赋予距离其中心点坐标(Xyh,Yyh)距离最近的坐标为(Xdk,Ydk)的点云的第二点云数据,得到该点云的彩色第二点云数据为:(K,Xdk,Ydk,Zdk,Ryh,Gyh,Byh);
S6-4:遍历所有第二影像方格,生成所有点云的第二彩色点云数据。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112215763A (zh) * 2020-09-01 2021-01-12 青岛秀山移动测量有限公司 一种基于图像数据辅助的面状内部缺失点云修补方法
CN113424220A (zh) * 2021-03-30 2021-09-21 商汤国际私人有限公司 生成点云补全网络及点云数据的处理
CN114235012A (zh) * 2022-02-25 2022-03-25 四川省安全科学技术研究院 一种车载移动测量系统室外检校评定的方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1885349A (zh) * 2006-07-05 2006-12-27 东南大学 三维扫描的点云孔洞填补方法
CN101266694A (zh) * 2008-04-28 2008-09-17 武汉大学 一种单站地面激光扫描点云的构网方法
CN105631936A (zh) * 2014-10-31 2016-06-01 富泰华工业(深圳)有限公司 点云修补方法及系统
CN107194983A (zh) * 2017-05-16 2017-09-22 华中科技大学 一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统
CN108346134A (zh) * 2017-01-24 2018-07-31 莱卡地球系统公开股份有限公司 对着色的三维点云进行图像修复的方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1885349A (zh) * 2006-07-05 2006-12-27 东南大学 三维扫描的点云孔洞填补方法
CN101266694A (zh) * 2008-04-28 2008-09-17 武汉大学 一种单站地面激光扫描点云的构网方法
CN105631936A (zh) * 2014-10-31 2016-06-01 富泰华工业(深圳)有限公司 点云修补方法及系统
CN108346134A (zh) * 2017-01-24 2018-07-31 莱卡地球系统公开股份有限公司 对着色的三维点云进行图像修复的方法和装置
CN107194983A (zh) * 2017-05-16 2017-09-22 华中科技大学 一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郭浩等: "基于点云的作物地下变态根可视化模拟", 《CNKI中国期刊全文数据库》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112215763A (zh) * 2020-09-01 2021-01-12 青岛秀山移动测量有限公司 一种基于图像数据辅助的面状内部缺失点云修补方法
CN112215763B (zh) * 2020-09-01 2023-02-24 青岛秀山移动测量有限公司 一种基于图像数据辅助的面状内部缺失点云修补方法
CN113424220A (zh) * 2021-03-30 2021-09-21 商汤国际私人有限公司 生成点云补全网络及点云数据的处理
CN113424220B (zh) * 2021-03-30 2024-03-01 商汤国际私人有限公司 生成点云补全网络及点云数据的处理
CN114235012A (zh) * 2022-02-25 2022-03-25 四川省安全科学技术研究院 一种车载移动测量系统室外检校评定的方法及系统

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