[发明专利]一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统

说明书

技术领域

本发明属于点云三维可视化领域，更具体地，涉及一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统。

背景技术

目前较多类型的三维激光扫描仪由于自身硬件和工作方式的限制，仅能采集目标场景的三维坐标点云数据，这些点云数据并不包含目标场景真实的颜色纹理信息，因此只能以单色或假色彩显示。高分辨率相机摄影测量技术的成熟成功弥补了三维激光扫描仪的先天性不足，通过相机采集的目标场景的影像数据，包含丰富的颜色纹理信息，且像素密度高，与三维激光点云数据正好形成了优势互补。

然而目前还没有一套完整的从数据采集和融合到最终渲染显示的点云三维可视化方案出现，严重影响了激光点云技术的拓展。因此急需一套完整可行的融合激光点云和影像数据的三维可视化方案，提高点云数据对于普通用户的可访问性和可用性，解决以往点云真实感差、可访问性受限的技术问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统，其目的在于将点云数据投影到影像数据中后，对点云数据进行着色，利用三维渲染技术，得到目标场景的三维可视化模型。由此解决以往点云真实感差、可访问性受限的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于点云与影像数据的三维可视化方法，包括下列步骤：

S1：采集目标场景的影像数据和点云数据；

S2：对点云数据进行上采样，将上采样后的点云数据投影到影像数据中进行融合，对融合后的点云数据进行着色，得到彩色点云数据；

S3：利用彩色点云数据进行三维渲染，得到目标场景的三维可视化模型。

进一步的，步骤S1的具体实现方式为：获取相机的内部投影矩阵以及激光扫描仪到相机的外部变换参数，利用相机采集的影像数据，利用激光扫描仪采集点云数据。

进一步的，步骤S2包括：

S21：对点云数据进行离群点去噪，对影像数据进行平滑和均衡化处理，对离群点去噪后的点云数据进行上采样；

S22：将上采样后的点云数据投影到影像数据中，计算点云数据中每个三维点对应影像数据的二维像素坐标，根据二维像素坐标对三维点进行着色，得到彩色点云数据。

进一步的，上采样的具体实现方式：输入点云密度阈值，然后计算点云数据中的每个采样点的点云密度，对于密度小于点云密度阈值的采样点，查找其邻域点投影到切平面，形成投影点集；在切平面上构造投影点集的Voronoi图，选择半径最大的圆的顶点加入投影点集，并重新构造Voronoi图，重复构造Voronoi图，直到半径最大的圆的半径小于输入的圆的半径阈值；将新增顶点的投影点作为新增的点加入到点云数据中。

进一步的，点云数据投影到影像数据中的第一幅影像的投影关系，由内部投影矩阵和外部变换参数决定。

进一步的，步骤S3包括：

S31：将彩色点云数据上传到远程应用服务器，远程应用服务器对彩色点云数据进行多分辨率处理并开启服务接口；

S32：通过浏览器访问服务接口，从远程应用服务器加载处理后的彩色点云数据并在浏览器中进行三维渲染，得到目标场景的三维可视化模型。

按照本发明的另一方面，提供了一种基于点云与影像数据的三维可视化系统，包括数据采集模块、数据处理模块和数据可视化模块，

数据采集模块，用于采集目标场景的影像数据和点云数据，输入数据处理模块；

数据处理模块，用于接收影像数据和点云数据，对点云数据进行上采样，将上采样后的点云数据投影到影像数据中后进行融合，对进行融合后的点云数据进行着色，得到彩色点云数据输入数据可视化模块；

数据可视化模块，用于接收彩色点云数据，进行三维渲染，得到目标场景的三维可视化模型。

进一步的，数据采集模块包括相机和激光扫描仪，获取相机的内部投影矩阵以及激光扫描仪到相机的外部变换参数，相机用于采集的影像数据，激光扫描仪用于采集点云数据，相机安装在激光扫描仪的水平旋转轴上。

进一步的，数据处理模块包括：

采样子模块，用于对点云数据进行离群点去噪，对影像数据进行平滑和均衡化处理，对离群点去噪后的点云数据进行上采样；

着色子模块，用于将上采样后的点云数据投影到影像数据中进行融合，计算点云数据中每个三维点对应影像数据的二维像素坐标，根据二维像素坐标对三维点进行着色，得到彩色点云数据。

进一步的，数据可视化模块包括：