[发明专利]三维激光螺旋扫描点云三维重建方法

摘要

本发明公开了一种三维激光螺旋扫描点云三维重建方法，包括：建立包含点的三维坐标以及相关角度信息与旋转次数的点云数据结构；将扫描获得的螺旋线点云数据按照建立的点云数据结构进行存储，并根据每一个点的相关角度信息与旋转次数对螺旋线点云数据重新排序；根据旋转次数对重新排序后的螺旋线点云数据进行剖切，获得与旋转次数相同数量的单轮廓线点云；对每一条单轮廓线点云进行优化处理，再按照上下单轮廓线点云的相关角度是否相同原则进行连接，形成三维实体模型。该方法让所有点云数据参与计算，最大程度保留了点云的三维形态，最后三维重建实体与点云三维形态吻合，没有孔洞，形成准确的三维重建实体，为后续数据利用提供基础。

主权项

1.一种三维激光螺旋扫描点云三维重建方法，其特征在于，包括：/n建立包含点的三维坐标以及相关角度信息与旋转次数的点云数据结构；/n将扫描获得的螺旋线点云数据按照建立的点云数据结构进行存储，并根据每一个点的相关角度信息与旋转次数对螺旋线点云数据重新排序；/n根据旋转次数对重新排序后的螺旋线点云数据进行剖切，获得与旋转次数相同数量的单轮廓线点云；/n对每一条单轮廓线点云进行优化处理，再按照上下单轮廓线点云的相关角度是否相同原则进行连接，形成三维实体模型；/n其中，所述根据每一个点的相关角度信息与旋转次数对螺旋线点云数据重新排序包括：遍历螺旋线点云数据，遍历的螺旋线点云数据排列顺序由轴向旋转次数n与轴向角度进行排列；如果旋转次数n1<n2，那么旋转次数n1对应的所有点云数据都排列在旋转次数n2对应的所有点云数据之前；如果点云数据旋转次数相同，那么点云数据按照轴向角度θ大小进行排列，轴向角度小的点排列在前，轴向角度大的点排列在后；通过上述方式保证螺旋线点云数据按照螺旋线前后顺序进行排列；/n所述对每一条单轮廓线点云进行优化处理包括：/n设置一个参数γ，再将每一条单轮廓线点云切分为360/γ等份，每一个等份区间对应的是一个角度区间；假设第m个等份区间为P，按照点云数据轴向角度对应的等份区间角度范围，如果等份区间P内部仅存在一个点，则将其作为等份区间P的起始点坐标；如果内部存在一个以上的点，就取所有点的质心坐标作为等份区间P的起始点坐标；如果内部没有点，就把等份区间P所在的条单轮廓线点云中轴向角度小于等份区间P起始角度并且角度之差绝对值最小的点坐标，与等份区间P所在的条单轮廓线点云中轴向角度大于等份区间P终止角度并且角度之差绝对值最小的点坐标按直线进行连接，然后根据等份区间P起始角度值差分出该等份区间P的起始点坐标；按照这种数据处理方法，那么每一条单轮廓线点云对应的点数目是固定的，为360/γ个点，而且每个点对应的轴向角度值也是固定的，为m*360/γ°，点云坐标按照以上计算方法已经确定，每一条单轮廓线点云按照等份区间概念重新组织成点云数据，形成新的n条单轮廓线点云；/n所述按照上下单轮廓线点云的相关角度是否相同原则进行连接，形成实体表面包括：/n用一系列相互连接的三角面片按照轮廓线之间对应的相同等份角度值将上、下两条单轮廓线点云连接起来；连接上、下两条单轮廓线点云上各点所形成的众多三角面，构成相互连接的三维表面，而且相互之间不能在三角面片内相交，从而形成三维实体模型。/n