[发明专利]三维激光点云降噪方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种三维激光点云降噪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取目标研究面的点云数据，基于所述点云数据，确定目标拟合面；

根据所述点云数据中的每个点到所述目标拟合面的距离和预设边界条件，获得每个点对应的附近点信息；

基于所述附近点信息，对所述点云数据中的噪点进行去除。

2.如权利要求1所述的三维激光点云降噪方法，其特征在于，所述附近点信息为边界条件附近点的数量和平均距离附近点的数量构成的二维数组。

3.如权利要求2所述的三维激光点云降噪方法，其特征在于，获得每个点对应的边界条件附近点的数量，具体包括：

判断所述点云数据中的每个点到所述目标拟合面的距离是否在所述预设边界条件范围内；

若是，将该点标记为边界条件附近点，并统计获得每个点对应的边界条件附近点的数量。

4.如权利要求2所述的三维激光点云降噪方法，其特征在于，获得每个点对应的平均距离附近点的数量，具体包括：

获取点云数据中与每个点的距离满足预设边界条件的点到目标拟合面的距离平均值；

根据每个点对应的所述距离平均值和每个点到所述目标拟合面的距离，确定平均距离条件；

将所述点云数据中的每个点对应的在平均距离条件范围内的点，标记为平均距离附近点，并统计获得每个点对应的平均距离附近点的数量。

5.如权利要求4所述的三维激光点云降噪方法，其特征在于，所述平均距离条件为每个点到所述目标拟合面的距离与每个点对应的所述距离平均值之差的绝对值。

6.如权利要求2所述的三维激光点云降噪方法，其特征在于，基于边界条件附近点的数量，对所述点云数据中的噪点进行去除，具体包括：

根据点云数据中每个点的边界条件附近点的数量，获得所有点关于边界条件附近点的数量的平均值、方差和标准差；

基于所述平均值、方差和标准差，确定边界条件附近点的数量对应的第一阈值，并将点云数据中不满足第一阈值对应的点作为噪点去除。

7.如权利要求2所述的三维激光点云降噪方法，其特征在于，基于平均距离附近点的数量，对所述点云数据中的噪点进行去除，具体包括：

根据点云数据中每个点的平均距离附近点的数量，获得所有点关于平均距离附近点的数量的平均值、方差和标准差；

基于所述平均值、方差和标准差，确定平均距离附近点的数量对应的第二阈值，并将点云数据中不满足第二阈值对应的点作为噪点去除。

8.一种三维激光点云降噪装置，其特征在于，所述三维激光点云降噪装置包括：

确定模块，用于获取目标研究面的点云数据，基于所述点云数据，确定目标拟合面；

获得模块，用于根据所述点云数据中的每个点到所述目标拟合面的距离和预设边界条件，获得每个点对应的附近点信息；

去除模块，用于基于所述附近点信息，对所述点云数据中的噪点进行去除。

9.一种三维激光点云降噪设备，其特征在于，所述三维激光点云降噪设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的三维激光点云降噪方法程序，所述三维激光点云降噪方法程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的三维激光点云降噪方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有三维激光点云降噪方法程序，所述三维激光点云降噪方法程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的三维激光点云降噪方法的步骤。