[发明专利]一种基于三角网格的激光点云特征点提取方法

权利要求书

1.一种基于三角网格的激光点云特征点提取方法，其特征在于步骤如下：

1)采用Crust算法对激光点云进行三角剖分，获得初始的三角网格；

2)通过距离约束对初始三角网格进行预处理，去除错误连接；

3)根据共边三角形个数提取点云的边缘点，这里的边缘点指激光扫描中形成的物体最外侧轮廓点，是物体几何形状的边缘； 具体的判断方法为：将三角网格中各三角形的边的集合记为E＝{e_i}，其中任一条边e_i同时出现在网格中的两个三角形s_i1，s_i2中，则三角形s_i1，s_i2为对应边e_i的共边三角形。可计算集合E中的各边对应的共边三角形的数量n(E)，如果边e_i的共边三角形只有一个，即：

n(e_i)＝1 (1)

则e_i为边缘边，e_i两侧的顶点为边缘点；

4)根据三角网格中各顶点对应的三角形簇的面积变化标准差判断空洞结构的边界点，这里的边界点指物体内部由于激光透过或全部被吸收而形成的没有回波的区域与有回波的区域的分界点； 具体的判断方法为：以p_j为顶点的多个三角形称为顶点对应的三角形簇。计算p_j对应的三角形簇中各三角形面积，以及三角形簇面积的标准差σ_j，进一步可以得到三角网格中各个顶点对应的三角形簇面积标准差σ＝(σ₁，...，σ_M)，其中M为三角网格中顶点的个数，对σ中元素进行N个区间的直方图统计，num_i表示落入第i个统计区间[a_i,b_i]的元素个数，则相邻区间的元素个数的变化量为：

Δnum_k＝num_k-num_k-1 k＝2，...，N (2)

当表示第m个区间的元素个数发生突变，该区间的中心值为：

满足σ_j＞th₁的顶点即为空洞结构的边界点；

5)按照相邻三角形夹角的大小判断尖锐点，这里的尖锐点指物体表面形成尖锐凸起的区域对应的点；具体的判断方法为：对三角网格中的三角形s_i，任一与其具有公共边的相邻三角形为s_j，可以计算s_i，s_j的法向量分别为n_i，n_j，通过法向量内积计算相邻三角形s_i，s_j的夹角，即θ_ij＝arccos(n_i·n_j)，arccos()为反余弦运算，(n_i·n_j)为向量n_i,n_j的内积运算，在计算三角网格中各相邻三角形的夹角均值和标准差的基础上，可以给出尖锐点判断的阈值：

th₂＝max(θ_a+λσ_θ,3π/4) (4)

式中，θ_a和σ_θ分别为整个三角网格中相邻三角形夹角的均值和标准差。λ为加权系数，取值范围为1-3，max()为取大运算，若θ_ij＞th₂则三角形s_i和s_j的公共边的两个顶点为尖锐点；

6)合并步骤3)、4)、5)中获取的边缘点、边界点和尖锐点，即为所处理激光点云的特征点。