专利汇可以提供彩色三维点云数据前期处理算法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 彩色三维点 云 数据前期处理 算法 ,涉及三维数字化、逆向工程领域,具体讲彩色三维点云数据前期处理算法。为提供高处理效率,并能得到很好的重构模型和使重构结果优化,本发明采用的技术方案是,采用 曲率 夹 角 和 弦高 法自动剔除小区域的孤立和突起点;记忆3D显示平台中控制物体 位置 的坐标变换关系,并以此实现3D数据到当前控制位置2D坐标的转换;手动点选区域,把点连成多边形,规则判定点的归属进行大区域噪声点去除;引入RGB空间的 颜色 距离定义,并以此判断颜色差别,改进栅格缩减算法,提出RGB栅格缩减算法对彩色点云数据的重新 采样 。本发明主要用于激光扫描彩色数据的前期处理。,下面是彩色三维点云数据前期处理算法专利的具体信息内容。
1.一种彩色三维点云数据前期处理算法,其特征是,依次包括下列步骤:
记忆3D显示平台中控制物体位置的模型变换矩阵(Model view matrix)、投影变换矩阵 (Projection matrix)和视口变换矢量(View port vector),并借助坐标变换关系把所有3D 数据转换为当前位置下的2D坐标;
在点选择区域,把点连成多边形,使用下述判断规则判定点的归属:使用矢量叉积符号 判断点是否在选择区域内部,所有多边形顶点和内部任意点的连线与相邻边的叉积符号一致, 而外部任意点则符号不一致;
采用缩减算法实现对点云数据的采样。
2.根据权利要求1所述的一种彩色三维点云数据前期处理算法,其特征是,所述的缩减算法 是包括依次下列步骤:
首先基于栅格算法对扫描线进行划分;
在每条扫描线上搜索颜色边界,并使用颜色边界点对栅格进一步划分;
最终得到的栅格以曲率夹角最大的一些点和颜色边界点作为划分边界,在所有栅格中搜 索曲率夹角最大点,保留这些点和所有边界点作为缩减算法的结果。
3.根据权利要求2所述的一种彩色三维点云数据前期处理算法,其特征是,所述的栅格算法 是指借助最大曲率夹角对每条扫描线进行循环栅格划分,直到每个栅格的大小都不大于规 定的值T,最后每个栅格内的点使用栅格内点的RGB中值进行代替。
本发明涉及到三维数字化、逆向工程领域,属于三维数据处理算法中的一部分,以为后 期三维重构提供较好的前期处理数据。具体讲,本发明涉及彩色三维点云数据前期处理算法。
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