(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210910531.9 (22)申请日 2022.07.29 (71)申请人 上海大学 地址 200444 上海市宝山区上 大路99号 (72)发明人 田应仲　侯玉琴　李龙　 (74)专利代理 机构 上海上大专利事务所(普通 合伙) 3120 5 专利代理师 何文欣 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/77(2022.01) G06F 16/51(2019.01) (54)发明名称 一种基于点云特征分区的自适应点云精简 方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于点云特征分区的自适 应点云精简方法。 首先对原始点云建立K ‑d树索 引； 而后采用主成分分析法计算点云法向量， 结 合弦切圆计算出点云主曲率， 推导出点云平均曲 率、 整体点云平均曲率及曲率标准偏差。 接着根 据前述得到的参数计算出曲率阈值L， 将点云识 别为强特征点云与其他区域点云， 强特征点云包 含点云模型重要数据信息， 予以保留。 接着， 计算 出其他区域点云K近邻法向量夹角平均值fi， 设 定夹角阈值， 将点云区分为一般特征点云区域与 非特征点云区域； 接着对一般特征点云才用曲率 法做精简处理， 对非特征点云采用包围盒法做精 简处理； 最后将保留的强特征点 云与精简后的一 般特征点云和非特征点云合并， 得到最终需要的 精简点云模型。 权利要求书3页 说明书7页 附图3页 CN 115294272 A 2022.11.04 CN 115294272 A 1.一种基于点云特 征分区的自适应点云精简方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1： 基于K ‑d树对目标点云 建立索引； 步骤2： 采用主成分 分析法计算 点云法向量； 步骤3： 采用弦法向量法计算 点云主曲率 k1、 k2； 步骤4： 通过主曲率计算 点云平均曲率M C、 点云整体平均曲率 和标准偏差 MCstd； 步骤5： 结合统计学原理设定阈值 L与点云平均曲率对强特 征点云进行识别并保留； 步骤6： 计算 点云K近邻法向量夹角平均值fi； 步骤7： 依据法向量夹角阈值γi对一般特征点云区域与 非特征点云区域进行识别与区 分； 步骤8： 采用曲率法对一般特 征点云区域进行精简处 理； 步骤9： 采用包围盒法对非特 征区域进行精简处 理。 2.如权利要求1所述的一种基于点云特征分区的自适应点云精简方法， 其特征在于： 所 述步骤1对原始点云模型建立K ‑d树索引， 为后续点云模型相关参数计算做准备， 提高点云 处理效率。 3.如权利要求1所述的一种基于点云特征分区的自适应点云精简方法， 其特征在于： 所 述步骤2采用主成分分析法PCA计算点云法向量， 为后续计算点云曲率与法向量夹角做准 备， 具体计算过程如下： 对于点云中的每个扫描点p， 搜索到与其近邻的k个相邻点， 然后计算这些点的最小二 乘意义上的局部平面P， 此平面表示 为： 式中， 为平面P的法向量， d为p到坐标原点 的距离； pi为k邻域中任一搜索点到原点 的 方向向量， i为1～k中任一 点编号； 由k个最近点拟合出的平面的法向量即当前扫描点的法向量； 平面P的法向量由主成分 分析得到， 由运算知p经过其K邻近域点的质心p0， 且法向量 满足 先对式(2)中的 协方差矩阵M进行特征值分解， 求得M的各特征值， M最小特征值对应的特征向量即点p的法 向量： 通过PCA计算得到的点云法向量方向不确定， 采用Hoppe提出的近似求解算法来进行法 向量修正， 得到最终的法向量。 4.如权利要求1所述的一种基于点云特征分区的自适应点云精简方法， 其特征在于： 所 述步骤3采用弦法向量计算 点云主曲率 k1、 k2， 计算过程如下： 对于点云中的每个点p， 设p点的为法向量为N， 使用点坐标和法向量来估计点p处的法 向曲率： 假设p点附近有m个近邻点， qi为点p第i个近邻点， qi的法向量为Mi， 设正交坐标 {undefinedp,X,Y,Z}为点p的局部坐标系L， N表示p点的法向量， X和Y为正交的单位向量； 在 L中， p， qi， Mi的坐标是(0,0,0)， qi为(xi,yi,zi)， Mi为(nx,i， ny,i， nz,i)， 则点p的法曲率 通权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115294272 A 2过其密切圆估计： 则p相对于qi的法曲率估计如下： 式中， n为p点法向量， α 是向量 ‑N和pqi之间的夹角， β 是向量N和 Mi之间的夹角， 等式(3) 近似值也表示为： 式中： 然后通过欧拉方程得 出法向曲率与主曲率关系： 式中， θi+θ为点p过qi的法截线的切线与主方向的夹角， θ为向量e1和e2的夹角， θi可以用 点qi的局部坐标系计算， 并且公式(5)写成一个优化问题： 其中， m为p点附近点的个数； 将公式(6)写成矩阵形式： μ＝(A,B,C)T A＝k1cos2θ +k2sin2θ B＝(k2‑k1)cosθ sinθ C＝k1sin2θ +k2cos2θ    (7) 其中M为矩阵： R为矩阵： 对式(7)最小二乘拟合， 获得 μ 的估计值， 推断出主曲率 k1、 k2是矩阵权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115294272 A 3