[发明专利]一种反光工件点云的处理方法

权利要求书

1.一种反光工件点云的处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.将输入点云进行最近邻重采样成m份子集；

S2.利用高斯加权局部最优投影算子(SWLOP)，对每个子集进行点云去噪、除外点和均匀分布；

S3.对每个经SWLOP算子处理后的子集(x₁,x₂,x₃…x_n)进行迭代t次，直至处理后的点云达到后续处理的需求，然后将个子集重新合并为新的子集；

S4.多个子集(x₁,x₂,x₃…x_n)合并为一个点集对合并后点云进行边缘感知重采样(edge-aware resampling，EAR)增采样；

所述步骤S1中，给定一个数据集对点集进行kd-tree划分，利用kd-tree查询每个数据点p_c的r领域内的点集(p₀,p₁,p₂…p_k)；计算r领域内的每个点距离查询点p_c的距离，对每个点的索引按照距离大小进行排列，提取距离p_c点最近的m个点的索引号，根据索引号将m个点分别存储在(R₀,R₁,R₂…R_m)个子集当中，通过遍所有点，将P分成m个子集；

所述步骤S2中，首先将原始点云表示成P～N(μ,σ²)的高斯分布，按照公式(1)计算点p_j的r领域内所有点的平均距离μ_j和方差则以点p_j为中心的r领域内的点云服从高斯分布，按照公式(2)求取全局点云的平均距离μ与方差σ²；

公式(1)和公式(2)中:

p_j—第j个点；p_jn—第j个点r领域内的第n个点；

p_Jnearest—为距p_j最近的点；n—第j个点r领域内点的总数；

σ_j²—点p_jr领域内的方差；μ_j—点p_jr领域内的均值；

σ²—全局方差；μ—全局均值；

对比与σ²，如果则认定点p_j为分布外点和噪声，设置p_j的高斯权重T_j等于0，否则T_j等于1，T_j取值表示成以下二值公式：

对原始点云P的每个点的高斯权重值进行取值，如果点p_j的r领域内所有点的方差小于全局方差σ²，则p_j高斯权重函数取值为1，否则取值为0；

向P表面投影任意点集投影后点集记为Q＝{q_i}_y∈I，集合Q的分布满足：一、尽可能贴近点云P所表示的表面；二、Q的点相互之间尽可能的均匀分布；通过迭代求取公式(4)的固定点；

Q＝G(C) (4)

公式(4)和(5)中：

E₁(Y,P,C)—用于控制投影点尽可能的贴近点云P所表示的真实表面；

E₂(Y,C)—用于控制投影点之间尽可能的均匀分布；

T_j—为点p_j高斯权重函数；

C—为最终迭代所求的点集Q＝{q_i}_y∈I；P—为原始点集

Y—为向P表面投影任意点集‖·‖—表示点之间的距离；

—空间加权函数，其中r为两点之间的距离，h局部采样间距；

η(r)＝1/(3r³)—模拟投影点之间的排斥力，r为两点之间的距离；

和η(r)＝1/(3r³)在优化中所占的比重。

2.根据权利要求1所述的一种反光工件点云的处理方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括如下步骤：

S41.计算点云的局部密度，定位当前点集最稀疏位置，并插入一个点；

S42.使用双边滤波投影法把基点移到当前局部区域的隐式曲面上；

S43.判断插入的基点是否满足了增采样的条件，若为满足条件则返回步骤S41。