CN110517193B - 一种海底声呐点云数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种海底声呐点云数据处理方法，首先根据声呐点云的特性进行点云数据的融合与去燥，然后针对声呐点云的几何特性进行分区的点云精简，最后利用基于同心圆局部扩张的点云孔洞修补算法进行四维海底声呐点云孔洞的修补的海底点云数据处理方法；经本发明相关方法处理后的点云数据便于滤波算法对声呐点云数据中的人工目标进行识别与检测，既节省了人工对声呐图像数据判读所消耗的时间，又提高了人工目标识别算法的精确性，具有十分重大的意义。

Description

一种海底声呐点云数据处理方法

技术领域

本发明属于点云图像处理技术领域，具体涉及一种海底声呐点云数据处理方法。

背景技术

我国目前用于探测海底的装置为海底侧扫声呐，通过声呐侧扫的方式获得了大量的侧扫声呐扫描图像。侧扫声呐装置不但可以利用影像直观地描述海底人工目标的几何特性与海底形貌状况，而且通过对声呐数据三维坐标的分析可以对海底人工目标进行准确的定位，但如何有效利用声呐数据实现对海底人工目标准确和快速的判读是首先要解决的难题。当前针对海底声呐数据的判读主要依靠判读人员通过目视进行，然而随着大规模扫海工作的推进，会产生海量的待判读声呐数据。判读人员通常要对这类海量声呐数据进行回放识别，这极大地增加了判读人员的工作量。目前海底声呐图像主要包括两类，一类是经侧扫声呐对海底进行扫描探测所获得的包含经度、纬度和回声强度的三维点云图像，另一类是经原始点云图像进行解析变换形成的二维影像数据。二维声呐图像由于受水下环境和声呐自身特性的影响，生成的图像质量较差，噪声干扰严重，细节模糊，与光学图像存在着很大的区别，单纯针对声呐二维影像处理不易于海底目标的检测。

发明内容

本发明的目的是提供一种海底声呐点云数据处理方法，解决了现有技术中存在的人工对声呐图像数据判读,准确性不高的问题。

本发明所采用的技术方案是，首先，针对侧扫声呐数据与多波束测深系统测深数据的特点进行了分析，将两种数据进行融合，形成四维点云数据。侧扫声呐在测量过程中由于多种因素会存在误差，受误差影响令原始点云数据存在很多噪声点。本发明将噪声分为离群的高频噪声和靠近点云主体的低频噪声两类，针对不同的噪声分别应用不同方法进行处理：应用基于近邻点平均距离的滤波算法去除高频噪声，对低频噪声应用基于双边滤波的各向异性光顺去噪算法对低频噪声进行滤波。

其次，融合后海底声呐点云数据点总量为百万级，且点与点之间密度分布不均匀。庞大且分布不均匀的采样点集增加了数据存储和处理的难度。因此，原始海底声呐点云数据的简化处理亟待解决。整块点云数据由平坦区域和高低起伏的几何特征不同的区域组成，并且几何特征明显的区域点云数据极有可能蕴含着海底人工目标。针对海底声呐点云数据的采样点数量庞大且分布不均匀、特征点多的特性，本发明提出了一种基于海底声呐点云特征的分区精简方法。首先，使用kd-tree进行点的k邻域查找。其次，针对采样点与其相邻点的曲率与法向量差和局部平均距离等定义了采样点的特征值，应用基于区域生长的方式进行点云区域的分割。最后，依据分割区域的标准对平坦区域和非平坦区域应用不同的点云精简方式，自动调整精简策略。该算法提高了平坦区域点云精简率，降低了非平坦区域的精简率，实现了对原始点云特征区域的高度保持，在提高精简率、精简效率和特征保留度方面与传统全局精简算法相比具有明显优势。

最后，由于受声呐测量原理和海底海貌特征的影响，经过点云精简后的数据会存在细小的孔洞，且孔洞的特点为孔洞边界凹凸不平分布不均匀。与传统三维点云不同的是，海底声呐数据除包含x、y和z三维坐标外，存在第四维回声强度坐标i。为此，本发明将海底声呐精简后点云作为待修补对象，针对海底声呐点云孔洞特点改进了基于局部扩张同心圆的点云孔洞修补算法，并以此为基础加入了第四维声强信息的修补，实现对海底声呐点云数据的最终处理。

本发明的有益效果为：本发明根据声呐点云的特性进行点云数据的融合与去燥，然后针对声呐点云的几何特性进行分区的点云精简，最后利用基于同心圆局部扩张的点云孔洞修补算法进行四维海底声呐点云孔洞的修补的海底点云数据处理方法；经本发明相关方法处理后的点云数据便于滤波算法对声呐点云数据中的人工目标进行识别与检测，既节省了人工对声呐图像数据判读所消耗的时间，又提高了人工目标识别算法的精确性，具有十分重大的意义。

附图说明

图1是本发明一种海底声呐点云数据处理方法的全局技术路线图

图2是本发明一种海底声呐点云数据处理方法实施例海底声呐点云孔洞修补前后效果对比图

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

一种海底声呐点云数据处理方法，如图1，的实现步骤为：

步骤1：进行原始点云数据的融合，步骤如下：

(1)处理测深数据，计算每个y值对应的x的个数n；

(2)处理侧扫数据，计算每个y值对应的x的个数m,每个y值对应的强度i；

(3)计算具有相同y值的测深数据并对应m/n个侧扫数据；

(4)遍历测深数据，对每个测深数据找到其对应的m/n个侧扫数据，对m/n个侧扫数据的强度求平均值并将其赋值给测深数据，这样每个测深数据形成了(x,y,z,i)。

步骤2：对融合后的点云数据进行高频滤波，高频噪声主要指漂浮在主点群上方的稀疏点和远离主点群中心的具有高频率和大幅值等特点的点群集合。针对高频噪声的特点，采用一种基于近邻点平均距离的滤波算法，将明显离群点进行剔除。去噪后得到的新的点云数据集S'为：

其中

为采样点k近邻邻域μ_n内点到近邻点的平均距离，μ_n为主体点云的点云距离平均值，σ_n为标准差。各个参数的计算公式如下：

算法具体步骤如下：

(1)针对原始点云中的某一点S_i，计算其k邻域内的所有点；

(2)应用式(2)、式(3)与式(4)分别计算每个点S_i的k邻域内点到其邻域点的平均距离

和原始点云中的所有点的

的均方差与平均距离；

(3)应用公式(1)来进行噪声点和离群点的判断及剔除。若目标点s_i的平均距离

大于阈值，则认定该点为噪声点并进行剔除。

步骤3：对高频去燥后点云进行点云法向量修正，由于低频噪声的去噪双边滤波算法无法直接对法向散乱的无序点云直接进行滤波，所以需要针对该区域进行法向量修正。具体步骤如下：

将原始点云经高频滤波处理后进行读入：

S＝{S_j},j∈J,S_J＝A³ (5)

存在S中的某一点S_j可以完成协方差矩阵C的构造，其中J代表原始点云。

其中；N_s为S_j的邻域；S_c则代表N_s内所有点质量的中心。

协方差分析法其自身虽具有抗噪声效果，但是当面对点云的杂乱噪声时，该方法需要进一步修改法向以满足需求。本发明采用高斯权函数进行法矢n_j的平滑，求得平滑后的法矢n_i'。

步骤4：进行声呐点云低频去燥，该算法表达式为：

s'_i＝s_i-ε·n (8)

其中：s'_i为滤波后的点；s_i为初始采样点；ε为原始双边滤波因子；n为初始采样点s_i的法向量方向。

其中：

其中

为采样点s_i的某一邻域点；n_i为采样点s_i的法向量；n_j为采样点s_j的法向量；W_p为采样点的光顺滤波权因子；W_c为采样点s_i到邻域点s_j法向n_j上的特征保持权因子。

光顺滤波权函数W_c(x)定义为:

特征保持权函数W_p(y)定义为:

其中σ_c和σ_s为高斯滤波参数，通常情况下，σ_c等于采样点s_i的邻域半径，σ_s等于采样点s_i的邻域标准差。当σ_c为定值时，σ_s的大小变化则十分明显地影响着点云特征变化。当σ_s为定值时，σ_c的大小变化则十分明显地影响着点云的光顺程度。

算法具体步骤如下：

(1)针对某采样点s_i，计算其k个近邻点z_ij，j＝1,2,...,k；针对每个k邻近点，计算W_c(x)函数的x＝||s_i-z_ij||，其中x代表采样点s_i到其k近邻点z_ij的距离；计算函数W_p(y)的y＝<n_j,s_i-z_ij＞，其中y代表采样点s_i与其k近邻点z_ij距离向量s_i-z_ij与采样点s_i法向量方向的内积；

(2)由(10)和(11)计算出W_c(x)和W_s(x)；

(3)将W_c(x)和W_s(x)代入式(9)，计算出ε；

(4)计算去噪处理后的新增点集；

(5)在所有目标点计算完毕后，结束算法，输出处理后的点云数据。

步骤5：针对去燥后的点云进行点云分区精简。针对海底声呐点云数据的采样点数量庞大且分布不均匀、特征点多的特性，本发明提出一种基于海底声呐点云特征的分区精简方法。首先，使用kd-tree进行点的k邻域查找。其次，针对采样点与其相邻点的曲率与法向量差和局部平均距离等定义了采样点的特征值，应用基于区域生长的方式进行点云区域的分割。最后，依据分割区域的标准对平坦区域和非平坦区域应用不同的点云精简方式，自动调整精简策略。该算法提高了平坦区域点云精简率，降低了非平坦区域的精简率，实现了对原始点云特征区域的高度保持，在提高精简率、精简效率和特征保留度方面与传统全局精简算法相比具有明显优势。具体实现步骤如下：

(1)计算法向量差

法向量差主要指某一点x_i与其邻域点

的法向量偏差，它反映了某点的弯曲程度。假设存在某局部曲面S，某点x_i与坐标中心点的距离为d_i，则：

由上可知，局部拟合的平面S经过x_i的最近k邻域的质心

则

可以表示为：

对局部平面S的法向量n进行标准化，使其||n||＝1，因此得到的协方差矩阵M可表示为：

将协方差矩阵进行特征值和特征向量分解得到

以及

特征向量，如果

则x_i的法向量n_i为

或者为

对于x_i的法向量的方向，则需要通过法向量重定向。

如果稠密且光滑点云中存在某两个点x_i和x_j，且它们的距离足够接近，则可近似地认为两点的法向量n_i和n_j平行，即n_i·n_j≈±1，如果数据点的法向量方向相同，则n_i·n_j≈1，否则，n_i和n_j中的一个需要反转过来。具体步骤如下：

(1)构建无向连通图G。对于点x_i和x_j距离越近，就越有可能法向量同向，所以，以1-|n_i·n_j|作为边(i,j)的权重。

(2)确定初始传播点。将极值点作为法向估计的初始传播点，该点的法向方向应与坐标方向一致。

(3)确定传播方向。根据无向图的最小生成树的传播方向，最小化传播路径的权重以确保全局优化。

(4)通过传播方向。将目标点云中所有点进行重定向，便可得到所有点集的法向量估计。

计算采样点x_i的法向量n_i，设其邻域点集为N(x_i)，则点x_i与邻域点的法向差可表示为：

法向量差综合考虑了目标点与其邻域点之间的法向量偏差。该值越大，该点起伏越大，该点是特征点的可能性越大；该值越小，该点周围曲面较为平坦，该点处于点云平滑区域，是特征点的可能性较小。

(2)计算区域平均距离

区域平均距离是指点云中的点与其相邻区域中的所有点的欧式距离均值。通过上文采用的kd-tree法计算点云中的某一点x的邻域点集可表示为：ω(x_i)(i＝1,2,3，...，k)。对任意一点x的k领域计算如下：

区域平均距离反映了点云的密集程度，d_(x)的值越大，该点成为特征点的几率越高。

(3)计算曲率

曲率反映目标点周围弯曲程度，由(14)求得的协方差矩阵M的特征值λ_j(j＝0,1,2)均为非负实数，假设：(0＜λ₀＜λ₁＜λ₂)，与之相对应的三个特征向量v_j(j＝0,1,2)组成一个正交基。定义目标点的曲率cu_i为：

(4)计算特征阈值及参数

根据法向量差、局部平均距离和曲率这三个特征判断指标定义点云的参数特征参数

为：

其中α是特征系数，N(x_i)表示点x_i的邻域集合，cu_i表示该点的最终曲率，d_(x)表示该点的局部平均距离。

如果某点的d_(x)越小，曲率cu_i越大，则cu_i/d_(x)的值越大，同时若该点的法向量差

也极大，则

的值越大，该点成为特征点的概率极大。

精简的特征阈值可以由点云密度和点云尺寸进行定义，点云密度可以由八叉树划分后的叶子节点对角线长度l进行定义，而目标点与点云中心点的最大距离d_max可以对点云尺寸进行衡量，所以有：

γ＝l/d_max (19)

经过对特征阈值和特征参数的定义与设定，就可以有效地制定针对点云非平坦区域进行精简的策略。

步骤6：点云区域分割

(1)选取初始点P₁，将该点与其k邻域内欧式距离最小的点进行连接得到点P₂，形成初始边P₁P₂，在P₁和P₂的k邻域中找到符合P₂P₃+P₁P₃最短的点P₃，从而构造初始三角形P₁P₂P₃。

(2)对于初始ΔP₁P₂P₃，将三角形的边界边作为初始边，在曲面S上进行ΔABC的扩展，由于D点的夹角是ΔABC和ΔDBC大于规定范围，选取夹角范围内的点E作为网格点。在实验过程中，对C值选定一个合适的阈值范围对点云的区域生长效果尤为重要。计算相邻三角网格法向量的夹角α，并设定C值对点云表面变化进行表征。假设存在两点M(x₁,x₂,x₃)和N(y₁,y₂,y₃)，根据两点之间距离公式有：

对M和N的k邻域点进行计算，并采用同样方式寻找构造点进行扩展：

其中

和

分别表示一条重叠边关联的两个平面法向量。由(21)分析可得，C值的取值范围是[0-2]且随法向量夹角α单调递增，如果C值范围较小，则说明新加入的三角形较为平缓，将该点加入初始点所属分片中，否则停止该边进行扩展。

(3)在扩展过程中，遇见已扩展的点集时，停止该边的扩展。如果所有边都已扩展完成，将原始数据点与已扩展的点进行分离，跳转至(1)直到所有点云数据均分离完毕。

应用区域生长法进行点云分割，可以基本保证平缓区域的点在同一分组内，所以该方法可以基本保证平坦区域和非平坦区域的分割。

步骤7：点云分区域精简

针对海底声呐点云这类大场景复杂点云的精简，不能单纯应用传统全局简化算法。全局精简算法虽然在精简率、精简时间和特征点保留方面具有优势，但点云场景复杂时无法达到兼顾。点云的平坦区域只需取部分点就可以做完整描述，而几何特征丰富的区域，点云特征点保留的越多，越能更好的描述区域细节。为了平衡海底声呐点云数据集上精简率和精简精度两大指标，本发明提出了基于声呐点云特征的分区精简方法。

针对平坦区域主要采用包围盒法进行精简，算法步骤如下：

(1)计算点面平均距离，将超过点面平均距离的点提取并保存。

(2)应用包围盒对该区域的点进行划分，每个包围盒里面的点用其重心点代替。重心点是距离中心最近的那个点，通过对中心点位置的确定，便可计算重心点。

假设任一包围盒中包含的点云数为n，用集合

表示，任一点的坐标记为(s_i,x,s_i,y,s_i,z)，包围盒中每个点到中心点距离

由式(20)可得:

通过计算得到距离中心点最近的重心点S_g，并将包围盒内的重心点进行保留。

(3)提取平坦区域边界点，并与步骤(1)和(2)的点进行点云的拼接形成精简后点云。

针对非平坦区域具体步骤为：

(1)计算点的k邻域，计算特征参数(法向差、局部平均距离和曲率)，并对点进行特征判断，提取特征点进行保留。

(2)将阈值内的点进行曲率判断，对于曲率较小的点做较大程度精简。

(3)将两类点云进行拼接，形成精简后点云。

步骤8：受声呐测量原理和海底海貌特征的影响，经过点云精简后的数据会存在细小的孔洞，且孔洞的特点为孔洞边界凹凸不平分布不均匀。与传统三维点云不同的是，海底声呐数据除包含x、y和z三维坐标外，存在第四维回声强度坐标i。所以选择合适的点云修补算法并改进应用于第四维坐标修补尤为重要。

基于点对领域关系的方法是通过对数据点的邻域关系从而进行判断某点是否为边界点。先计算每个数据点的k近邻，然后根据求该点的k邻域点的最小二乘拟合曲面，将该点和其邻域点进行投影，再根据某种规则进行边界识别，识别后的边界点包含内外边界，而外边界属于点云边缘点而非孔洞边界点。

步骤9：由上一步骤获得了孔洞的边界特征点，使用质心做圆来解决海底声呐点云四维的孔洞修补。该方法可以有效修补海底声呐点云数据产生的三维孔洞，并可以针对第四维声强信息进行合理有效的修补。

算法主要思路是：

假设获取到的边界点的集合为T＝{T_i(x_i,y_i,z_i,i_i),i＝1,2...,n}计算边界的质心如下：

设边界点到质心的最短距离为d_min则有：

其中d_ave是上文求得的点云全局平均距离。将l向下取整求得待扩张的同心圆数目，将所有孔洞点与质心连线，连线与同心圆的交点便是孔洞修补的填充点。设T_i与孔洞边界点的质心连线与同心圆的交点为T_add，则有：

其中：N对应着向外扩的第N个圆，N＝0,1,...,l。

关于第四维数据强度I，这里规定位于同一半径连接线上的所有点的I值相等，即从质心到最外边界点T_i的连线所有与同心圆的交点的强度值相等。质心强度值为所有孔洞边界强度平均值。

由质心法扩圆的具体实现步骤如下：

(1)计算孔洞边界数据点的质心；

(2)计算(24)中的l并向下取整作为待扩张的同心圆数目；

(3)进行同心圆扩充，扩充个数为全局平均距离d_ave的N倍；

(4)将边界点与所有边界点的质心点进行连接，连接线与步骤(3)中扩充的同心圆的交点作为新增的孔洞三维填充点；

(5)将同一质心与边界线连线上的所有点集的强度值应用连线最外边界强度值进行赋值。得到修补后的新四维点集数据集合A。

由于同心圆的特征可知，修补后的点云数据集具有一定的缺点，越靠近内圈的时候点云越密集，这样相对于原始数据会显得不真实。所以要对修补后的孔洞进行均匀化处理。具体实现步骤如下：

(1)读取孔洞边界及填补后的点云集P_n；

(2)计算点与点之间相邻数据之间线段的长度，如果所有线段之间的长度均大于全局平均点距离d_ave，进行(4)，否则继续进行(3)；

(3)对每个点的相邻线段长度和进行计算，剔除最短线段上的点，保存现有点云，并跳转至(1)；

(4)保存所有的点集得到新的集合P_m。

一种海底声呐点云数据处理方法的实施例

下面通过某真实海底四维声呐点云作为实例来说明一种海底声呐点云数据处理方法的实现过程。

首先，进行原始点云数据的融合，。

其次，执行步骤2和步骤3得到去燥后的点云图像。然后，执行步骤5～步骤7，完成对该点云数据的精简过程，实现基于声呐点云特征的分区精简，

最后，执行步骤8，对精简后带有孔洞的区域采用四维局部扩张同心圆算法进行点云孔洞修补，其结果如图2所示。

Claims (7)

1.一种海底声呐点云数据处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1：进行原始点云数据的融合；

步骤2：对步骤1融合后的点云数据进行高频滤波，高频噪声主要指漂浮在主点群上方的稀疏点和远离主点群中心的具有高频率和大幅值特点的点群集合，针对高频噪声的特点，采用一种基于近邻点平均距离的滤波算法，将明显离群点进行剔除，去噪后得到的新的点云数据集S'为：

其中

为采样点k近邻邻域μ_n内点到近邻点的平均距离，μ_n为主体点云的点云距离平均值，σ_n为标准差，各参数的计算公式如下：

步骤3：对步骤2中高频滤波后点云进行点云法向量修正；

步骤4：进行声呐点云低频去噪，该算法表达式为：

s’_i＝s_i-ε·n (5)

其中：s’_i为滤波后的点；s_i为初始采样点；ε为原始双边滤波因子；n为初始采样点s_i的法向量方向；

其中

为采样点s_i的某一邻域点；n_i为采样点s_i的法向量；n_j为采样点s_j的法向量；W_p为采样点的光顺滤波权因子；W_c为采样点s_i到邻域点s_j法向n_j上的特征保持权因子；

光顺滤波权函数W_c(x)定义为:

特征保持权函数W_p(y)定义为:

其中σ_c和σ_s为高斯滤波参数，σ_c等于采样点s_i的邻域半径，σ_s等于采样点s_i的邻域标准差；当σ_c为定值时，σ_s的大小变化影响点云特征变化；当σ_s为定值时，σ_c的大小变化影响点云的光顺程度；

步骤5：针对步骤4中低频去噪后的点云进行全局精简；

首先，使用kd-tree进行点的k邻域查找；

其次，针对采样点与其相邻点的曲率与法向量差和局部平均距离定义了采样点的特征值，应用基于区域生长的方式进行点云区域的分割；

最后，依据分割区域的标准对平坦区域和非平坦区域应用不同的点云精简方式，自动调整精简策略；

步骤6：将步骤5中精简过后的点云区域进行分割

a.选取初始点P₁，将该点与其k邻域内欧式距离最小的点进行连接得到点P₂，形成初始边P₁P₂，在P₁和P₂的k邻域中找到符合P₂P₃+P₁P₃最短的点P₃，从而构造初始三角形P₁P₂P₃；

b.对于初始ΔP₁P₂P₃，将三角形的边界边作为初始边，在曲面S上进行ΔABC的扩展，由于D点的夹角是ΔABC和ΔDBC大于规定范围，选取夹角范围内的点E作为网格点；在实验过程中，对C值选定一个合适的阈值范围对点云的区域生长效果尤为重要；计算相邻三角网格法向量的夹角α，并设定C值对点云表面变化进行表征；假设存在两点M(x₁,x₂,x₃)和N(y₁,y₂,y₃)，对M和N的k邻域点进行计算，并采用同样方式寻找构造点进行扩展：

其中

和

分别表示一条重叠边关联的两个平面法向量；由(9)分析可得，C值的取值范围是[0-2]且随法向量夹角α单调递增，如果C值范围较小，则说明新加入的三角形较为平缓，将该点加入初始点所属分片中，否则停止该边进行扩展；

c.在扩展过程中，遇见已扩展的点集时，停止该边的扩展；如果所有边都已扩展完成，将原始数据点与已扩展的点进行分离，跳转至a直到所有点云数据均分离完毕；

步骤7：将点云分为平坦与非平坦区域进行局部精简，确保复杂场景下的精简精度

针对平坦区域采用包围盒法进行精简，取部分点就可以做完整描述

针对非平坦区域采用阈值分析法进行精简，采用点云特征点保留的越多，越能更好的描述区域细节；

步骤8：海底声呐数据除包含x、y和z三维坐标外，存在第四维回声强度坐标i，采用点云修补算法对第四维坐标进行修补；

通过对数据点的邻域关系从而进行判断某点是否为边界点，先计算每个数据点的k近邻，然后根据求该点的k邻域点的最小二乘拟合曲面，将该点和其邻域点进行投影，再进行边界识别，识别后的边界点包含内外边界，外边界属于点云边缘点，内边界属于孔洞边界点，k点指代某点的邻域点个数为k，是一种点云邻域关系的指代方式；

步骤9：由上一步骤获得了孔洞的边界特征点，使用质心做圆来解决海底声呐点云四维的孔洞修补，该方法可以有效修补海底声呐点云数据产生的三维孔洞，并可以针对第四维声强信息进行合理有效的修补，经本方法修补后的点云孔洞分布均匀，填充点与孔洞点平滑相接，孔洞填充点周围点云声呐分布合理，实现了对海底声呐点云数据的有效处理。

2.根据权利要求1所述的一种海底声呐点云数据处理方法，其特征在于，所述步骤2中近邻点平均距离的滤波算法具体步骤为：

1)针对原始点云中的某一点S_i，计算其k邻域内的所有点；

2)应用式(2)、式(3)与式(4)分别计算每个点S_i的k邻域内点到其邻域点的平均距离

和原始点云中的所有点的

的均方差与平均距离；

3)应用公式(1)来进行噪声点和离群点的判断及剔除；若目标点s_i的平均距离

大于阈值，则认定该点为噪声点并进行剔除。

3.根据权利要求1所述的一种海底声呐点云数据处理方法，其特征在于，所述步骤3点云法向量修正的具体步骤为：

将原始点云经高频滤波处理后进行读入：

S＝{S_j},j∈J,S_J＝A³ (10)

存在S中的某一点S_j可以完成协方差矩阵C的构造，其中J代表原始点云；

其中；N_s为S_j的邻域；S_c则代表N_s内所有点质量的中心；

协方差分析法其自身虽具有抗噪声效果，但是当面对点云的杂乱噪声时，该方法需要进一步修改法向以满足需求；采用高斯权函数进行法矢n_j的平滑，求得平滑后的法矢n’_i；

4.根据权利要求1所述的一种海底声呐点云数据处理方法，其特征在于，所述步骤4中低频去噪的具体步骤如下：

1)针对某采样点s_i，计算其k个近邻点z_ij，j＝1,2,...,k；针对每个k邻近点，计算W_c(x)函数的x＝||s_i-z_ij||，其中x代表采样点s_i到其k近邻点z_ij的距离；计算函数W_p(y)的y＝<n_j,s_i-z_ij＞，其中y代表采样点s_i与其k近邻点z_ij距离向量s_i-z_ij与采样点s_i法向量方向的内积；

2)由(7)和(8)计算出W_c(x)和W_s(x)；

3)将W_c(x)和W_s(x)代入式(6)，计算出ε；

4)计算去噪处理后的新增点集；

5)在所有目标点计算完毕后，结束算法，输出处理后的点云数据。

5.根据权利要求1所述的一种海底声呐点云数据处理方法，其特征在于，所述步骤5中全局精简的具体实现步骤如下：

a.计算法向量差

法向量差主要指某一点x_i与其邻域点N_(xi)的法向量偏差，它反映了某点的弯曲程度；假设存在某局部曲面S，某点x_i与坐标中心点的距离为d_i，则：

由上可知，局部拟合的平面S经过x_i的最近k邻域的质心

则

可以表示为：

对局部平面S的法向量n进行标准化，使其||n||＝1，因此得到的协方差矩阵M可表示为：

将协方差矩阵进行特征值和特征向量分解得到

以及

特征向量，如果

则x_i的法向量n_i为

或者为

对于x_i的法向量的方向，则需要通过法向量重定向；

如果稠密且光滑点云中存在某两个点x_i和x_j，且它们的距离足够接近，则可近似地认为两点的法向量n_i和n_j平行，即n_i·n_j≈±1，如果数据点的法向量方向相同，则n_i·n_j≈1，否则，n_i和n_j中的一个需要反转过来；具体步骤如下：

1)构建无向连通图G；对于点x_i和x_j距离越近，就越有可能法向量同向，所以，以1-|n_i·n_j|作为边(i,j)的权重；

2)确定初始传播点；将极值点作为法向估计的初始传播点，该点的法向方向应与坐标方向一致；

3)确定传播方向；根据无向图的最小生成树的传播方向，最小化传播路径的权重以确保全局优化；

4)通过传播方向；将目标点云中所有点进行重定向，便可得到所有点集的法向量估计；

计算采样点x_i的法向量n_i，设其邻域点集为N(x_i)，则点x_i与邻域点的法向差可表示为：

法向量差综合考虑了目标点与其邻域点之间的法向量偏差；该值越大，该点起伏越大，该点是特征点的可能性越大；该值越小，该点周围曲面较为平坦，该点处于点云平滑区域，是特征点的可能性较小；

b.计算区域平均距离

区域平均距离是指点云中的点与其相邻区域中的所有点的欧式距离均值；通过上文采用的kd-tree法计算点云中的某一点x的邻域点集可表示为：ω(x_i)(i＝1,2,3，...，k)；对任意一点x的k领域计算如下：

区域平均距离反映了点云的密集程度，d_(x)的值越大，该点成为特征点的几率越高；

c.计算曲率

曲率反映目标点周围弯曲程度，由(15)求得的协方差矩阵M的特征值λ_j(j＝0,1,2)均为非负实数，假设：(0＜λ₀＜λ₁＜λ₂)，与之相对应的三个特征向量v_j(j＝0,1,2)组成一个正交基；定义目标点的曲率cu_i为：

d.计算特征阈值及参数

根据法向量差、局部平均距离和曲率这三个特征判断指标定义点云的参数特征参数

为：

其中α是特征系数，N(x_i)表示点x_i的邻域集合，cu_i表示该点的最终曲率，d_(x)表示该点的局部平均距离；

如果某点的d_(x)越小，曲率cu_i越大，则cu_i/d_(x)的值越大，同时若该点的法向量差

也极大，则

的值越大，该点成为特征点的概率极大；

精简的特征阈值可以由点云密度和点云尺寸进行定义，点云密度可以由八叉树划分后的叶子节点对角线长度l进行定义，而目标点与点云中心点的最大距离d_max可以对点云尺寸进行衡量，所以有：

γ＝l/d_max (20)

经过对特征阈值和特征参数的定义与设定，就可以有效地制定针对点云非平坦区域进行精简的策略。

6.根据权利要求1所述的一种海底声呐点云数据处理方法，其特征在于，所述步骤7中

a.针对平坦区域主要采用包围盒法进行精简，步骤如下：

1)计算点面平均距离，将超过点面平均距离的点提取并保存；

2)应用包围盒对该区域的点进行划分，每个包围盒里面的点用其重心点代替；重心点是距离中心最近的那个点，通过对中心点位置的确定，便可计算重心点；

假设任一包围盒中包含的点云数为n，用集合

表示，任一点的坐标记为(s_i,x,s_i,y,s_i,z)，包围盒中每个点到中心点距离

为:

通过计算得到距离中心点最近的重心点S_g，并将包围盒内的重心点进行保留；

3)提取平坦区域边界点，并与步骤(1)和(2)的点进行点云的拼接形成精简后点云；

b.针对非平坦区域，步骤如下：

1)计算点的k邻域，计算特征参数，即法向差、局部平均距离和曲率，并对点进行特征判断，提取特征点进行保留；

2)将阈值内的点进行曲率判断，对于曲率较小的点做较大程度精简；

3)将两类点云进行拼接，形成精简后点云。

7.根据权利要求1所述的一种海底声呐点云数据处理方法，其特征在于，所述步骤9中四维的孔洞修补具体步骤为：

假设获取到的边界点的集合为T＝{T_i(x_i,y_i,z_i,i_i),i＝1,2...,n}计算边界的质心如下：

设边界点到质心的最短距离为d_min则有：

其中d_ave是上文求得的点云全局平均距离；将l向下取整求得待扩张的同心圆数目，将所有孔洞点与质心连线，连线与同心圆的交点便是孔洞修补的填充点；设T_i与孔洞边界点的质心连线与同心圆的交点为T_add，则有：

其中：N对应着向外扩的第N个圆，N＝0,1,...,l；

关于第四维数据强度I，这里规定位于同一半径连接线上的所有点的I值相等，即从质心到最外边界点T_i的连线所有与同心圆的交点的强度值相等；质心强度值为所有孔洞边界强度平均值；

由质心法扩圆的具体实现步骤如下：

1)计算孔洞边界数据点的质心；

2)计算(23)中的l并向下取整作为待扩张的同心圆数目；

3)进行同心圆扩充，扩充个数为全局平均距离d_ave的N倍；

4)将边界点与所有边界点的质心点进行连接，连接线与步骤(3)中扩充的同心圆的交点作为新增的孔洞三维填充点；

5)将同一质心与边界线连线上的所有点集的强度值应用连线最外边界强度值进行赋值；得到修补后的新四维点集数据集合A；

由于同心圆的特征可知，修补后的点云数据集具有一定的缺点，越靠近内圈的时候点云越密集，这样相对于原始数据会显得不真实；所以要对修补后的孔洞进行均匀化处理；具体实现步骤如下：

1)读取孔洞边界及填补后的点云集P_n；

2)计算点与点之间相邻数据之间线段的长度，如果所有线段之间的长度均大于全局平均点距离d_ave，进行(4)，否则继续进行(3)；

3)对每个点的相邻线段长度和进行计算，剔除最短线段上的点，保存现有点云，并跳转至(1)；

4)保存所有的点集得到新的集合P_m。

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