[发明专利]一种海量点云数据的处理方法

权利要求书

1.一种海量点云数据的处理方法，其特征在于，包括：

步骤S1：利用非平衡八叉树存储点云数据，将非平衡八叉树中的同一个叶子节点中的点集合连续存储在同一文件中；

步骤S2：设置的最大渲染点数，在步骤S1非平衡八叉树存储方法的基础上获知特定叶子节点中的点的个数，按比例抽稀点数据并对其进行渲染绘制；其中特定叶子节点为进入非平衡八叉树进行相交判断后所获得的相交的叶子节点；

步骤S3：设置捕捉射线或包围盒的精度，在步骤S1非平衡八叉树存储方法的基础上逐个对特定叶子节点的点组进行最近点判断，捕捉并返回第一个满足精度要求的点；其中特定叶子节点为进入非平衡八叉树进行相交判断后所获得的相交的叶子节点。

2.根据权利要求1所述的海量点云数据的处理方法，其特征在于，所述步骤S1的存储方法包括：

步骤S1.1：将新的单个三维坐标点逐点插入非平衡八叉树中；

步骤S1.2：递归进入非平衡八叉树，根据非平衡八叉树的叶子节点空间范围找到步骤S1.1中每个插入坐标点所归属的叶子节点；

步骤S1.3：判断步骤S1.2中找到的叶子节点数量是否超过非平衡八叉树的最大叶子节点个数，若未超过，则执行步骤S1.4；若超过，则执行步骤S1.5；

步骤S1.4：将所有插入的坐标点分别写入对应的叶子节点的临时文件或者内存中进行存储，执行步骤S1.6；

步骤S1.5：分裂叶子节点并往下新增新的叶子节点，新的坐标点从当前节点继续往下传递并插入到新的叶子节点中；重新从步骤S1.2开始循环；

步骤S1.6：将非平衡八叉树中的同一个叶子节点所存储的点集合连续存储在同一文件中。

3.根据权利要求2所述的海量点云数据的处理方法，其特征在于，所述步骤S1.1中新的点数据附带有属性特征，所述属性特征包括但不限于颜色、强度。

4.根据权利要求2所述的海量点云数据的处理方法，其特征在于，所述步骤S1.6的存储方式为判断待存储的点集合的存储内存是否超出当前文件的剩余内存容量，若超过，则将点集合全部存储在下一个文件中；若未超过，则将该点集合存储在当前文件中。

5.根据权利要求1所述的海量点云数据的处理方法，其特征在于，所述步骤S2的渲染方法包括：

步骤S2.1：根据不同硬件设备性能，设置最大渲染点数；

步骤S2.2：进入非平衡八叉树进行相交判断，获取相交的叶子节点；

步骤S2.3：按照步骤S1非平衡八叉树的连续存储规律返回相交的叶子节点中点组的首地址，从中获取当前叶子节点的点的个数；

步骤S2.4：将点的个数再结合根据步骤S2.1设置的最大渲染点数按比例抽稀点数据，并对其进行绘制。

6.根据权利要求5所述的海量点云数据的处理方法，其特征在于，所述步骤S2.4中抽稀点数据后对点数据进行属性过滤。

7.根据权利要求6所述的海量点云数据的处理方法，其特征在于，所述属性过滤包括但不限于高程过滤、强度属性过滤、颜色属性过滤。

8.根据权利要求1所述的海量点云数据的处理方法，其特征在于，所述步骤S3中的捕捉方法包括：

步骤S3.1：传入捕捉的射线或者包围盒，设置精度；

步骤S3.2：与内存映射的非平衡八叉树进行相交运算，获得相交的叶子节点；

步骤S3.3：按照步骤S1非平衡八叉树的连续存储规律逐个对叶子节点的点组进行最近点判断，直至捕捉到第一个满足精度要求的最近点，并将其进行返回。