[发明专利]一种无序三维点云的无畸变成像方法

摘要

本发明提出了一种无序三维点云无畸变成像的方法，属于三维点云成像技术领域。该方法适用于无序三维点云并且生成的图像无畸变，该方法通过映射矩阵和序列化栅格分别对无序点云进行无畸变映射和有序化处理，生成纹理清晰的无畸变二维灰度图像，克服了传统方位角图成像方法只能应用于有序点云且生成的图像存在畸变的局限性，同时保留了传统方位角图成像方法纹理清晰的优势。相对于传统点云成像方法，该成像方法考虑了正常图像成像原理，有助于提升点云图像对场景描述的准确性。本发明可用在移动机器人场景理解等人工智能领域。

主权项

1.一种无序三维点云的无畸变成像方法，其特征在于，包括如下步骤：1)全局点云的生成通过点云配准算法将原始点云数据进行连续配准，得到全局坐标系下的三维点云数据；2)全局坐标系到视觉坐标系的转换将全局坐标系下的点云数据变换到视觉坐标系：全局坐标系P_w是右手坐标系，视觉坐标系P_e是左手坐标系，矩阵T为变换矩阵：P_e＝TP_w  (2)其中，P_e(x_e,y_e,z_e)是视觉坐标系的坐标，P_w(x_w,y_w,z_w)是全局坐标系的坐标，坐标P(x₀,y₀,z₀)为视点在全局坐标系下的坐标，θ为视点在全局坐标系下绕自身z轴逆时针旋转角度,此时的自身z轴平行且同向于全局坐标系的z轴；3)映射矩阵的计算在视觉坐标系下，首先将平截体内一点投影到近剪裁平面，平截体内一点P(x,y,z)在近剪裁平面上的投影是P′(x′,y′,z′)，而P′(x′,y′,z′)经过缩放后的最终坐标设为P″(x″,y″,z″)；所求映射矩阵为M，则有：P″＝MP      (9)其中,a和b分别表示近剪裁平面的宽度和高度，n和f分别是近远两个剪裁平面到原点的距离；经过变换后，x″的范围是[‑1,1]，y″的范围是[‑1,1]，接着变换到图像坐标系上，图像横坐标u的范围是[0,c]，纵坐标v的范围是[0,r]，其中r、c分别为图像坐标系的行数和列数，利用一次方程变换；完成对三维点云到二维图像的无畸变映射；4)基于栅格的序列化将步骤3)中的二维图像平面平均分成r×c个栅格，r为行数，c为列数；若一个栅格中存在多个三维点，只保留一个离视点最近的三维点，存为r×c的二维数组，完成对无序点云的有序化；5)对有序化之后的点云数据进行二维灰度图像的计算。