[发明专利]一种面向树木的三维点云数据的简化方法

说明书

本发明提供一种面向树木的三维点云数据的简化方法，该方法构造三维立方网格并计算网络与邻居网格的同质连接权值，并依据同质连接权值的大小来顺次剔除一些冗余点，简化树木的三维点云数据。利用本发明在简化数据的同时并尽量保持原有树木的三维点云数据所表达的植被结构，在树木三维建模领域具有较高的实际应用价值。

技术领域

本发明属于空间定位、遥感、通信网络融合技术领域，具体涉及一种面向树木的三维点云数据的简化方法，利用互联网、大数据、云计算技术对植物进行三维数据处理。

背景技术

当前通过激光扫描仪、激光雷达等设备可以快速的对物体进行三维扫描，这些设备获得的是由大量三维空间点构成点云数据。利用这些点云数据可以快速和低成本的进行物体的三维建模具有较为重要的实际应用意义。

然而，密集的空间扫描带来较为精细的物体细节信息的同时，也带来了极大的计算负担和存储负担，因此十分有必要对激光扫描仪、激光雷达等设备获得的三维点云数据进行简化，保留原有物体的特征的同时尽量的缩减点云数据集中三维空间点的数量。进行三维点云数据的简化对于获得数据量更少、更易于计算和显示的三维物体十分重要。

当前的方法和技术多集中于：通过聚类算法、八叉树的分割查找、找到物体中平面、曲面的规律，在发现规律的同时删除掉或者合并在处在同一平面、曲面上冗余和重复的点。这些技术在简化较为规律的人造建筑、人造物体、存在大面积平面结构的对象的时候较为有效。然而，在处理树木的时候，由于树木包含的叶片、树枝，在这些对象上找到面和曲面规律较为困难，而通过强行进行聚类和八叉树分割会丢弃掉一些相对重要的枝杈和整体形态信息，因此当前的算法对于简化树木三维点云数据效率较低。

本发明的任务是提出一种面向针叶树木的三维点云数据的简化方法，能够针对树木点云的特性，对其三维空间点的数量进行简化。

发明内容：

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种面向树木的三维点云数据的简化方法，该方法构造三维立方网格并计算网络与邻居网格的同质连接权值，并依据同质连接权值的大小来顺次剔除一些冗余点，简化树木的三维点云数据。

本发明所述的一种面向树木的三维点云数据的简化方法，包括以下步骤：

S1.输入包含n个三维空间点的树木点云数据集PointDataSet，输入网格边长width，输入同质化聚束数量clusternum，输入简化百分比percent：

S101.输入树木点云数据集PointDataSet，PointDataSet为一个三维空间点构成的数据集{p₁,p₂,..p_n}该数据集包含n个三维空间点；其中任意一个三维点pi＝{px,py,pz},px为该点在x轴的坐标，py为该点在y轴的坐标，pz为该点在z轴的坐标；

S102,统计PointDataSet中的所有点，获得PointDataSet中所有点的x坐标最大值xmax,x坐标最小值xmin,y坐标最大值ymax,y坐标最小值ymin,z坐标最大值zmax,z坐标最小值zmin；

S103,PointDataSet中的所有点的x轴跨度xdistance＝xmax-xmin,y轴跨度ydistance＝ymax-ymin,z轴跨度zdistance＝zmax-zmin；

S104，输入网格边长width，输入同质化聚束数量clusternum；

网格边长width的默认值为xdistance/1000；

同质化聚束数量clusternum的默认值为100；

S2.将PointDataSet所占用的三维空间按照边长为width切割为多个立方网格，构成立方网格列表CubeList：