点云数据合并系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种点云数据处理系统及方法，特别是关于一种点云数据合并系统及 方法。
【背景技术】
[0002] 点云数据合并是对点云后续处理的核必技术。由于扫描出来的多幅点云有很多重 复的点，如果不进行重复点去除，其数据量过大，对其进行后续处理效率低下。另外，由于扫 描出来的点数据间有一定的点间距，如果没有对重复点云筛选重复点，重复点的点距过小， 相邻点有起伏，造成网格（mesh)效果不稳定，容易产生H角形上下起伏，其网格化的质量不 好。
【发明内容】
[0003] 鉴于W上内容，有必要提供一种点云数据合并系统，能够对需要合并的点云中的 重复点进行有效的筛选，W高精度地对点云数据进行合并。
[0004] -种点云数据合并系统，运行于计算机中，该系统包括：获取模块，用于从计算机 的存储装置中导入一个工件的多个点云文件W得到多幅点云的数据，并选择两幅点云分别 作为第一幅点云和第二幅点云显示于计算机的显示装置上；第一标记模块，用于确定上述 第一幅点云与第二幅点云中的重复点，并W第一标志标记所确定的重复点；第二标记模块， W第二标志对第二幅点云中与第一幅点云距离大于一预设的距离阔值的点进行标记；筛选 模块，用于将第一幅点云与第二幅点云中标记为第一标志的重复点进行立方体切分，计算 每个立方体中的点和其中必点的距离，将距离最小的点的第一标志清除；合并模块，用于将 第一幅点云与第二幅点云的点云数据中没被第一标志标记的点合并为一幅新的点云。
[0005] 此外，还有必要提供一种可快速对点云数据合并方法，能够对需要合并的点云中 的重复点进行有效的筛选，W高精度地对点云数据进行合并。
[0006] -种点云数据合并方法，运行于计算机中，该方法包括步骤；获取步骤：从计算机 的存储装置中导入一个工件的多个点云文件W得到多幅点云的数据，并选择两幅点云分别 作为第一幅点云和第二幅点云显示于计算机的显示装置上；第一标记步骤：确定上述第一 幅点云与第二幅点云中的重复点，并W第一标志标记所确定的重复点；第二标记步骤：W 第二标志对第二幅点云中与第一幅点云距离大于一预设的距离阔值的点进行标记；筛选步 骤：将第一幅点云与第二幅点云中标记为第一标志的重复点进行立方体切分，计算每个立 方体中的点和其中必点的距离，将距离最小的点的第一标志清除；合并步骤：将第一幅点 云与第二幅点云的点云数据中没被第一标志标记的点合并为一幅新的点云。
[0007] 相较于现有技术，本发明所述的点云数据合并系统及方法，对需要合并的多幅点 云进行准确地重复点进行确定并有效地筛选，W高精度的对点云数据进行合幷，且提高了 后续网格化之后的点云模型的质量。
【附图说明】
[0008] 图1为本发明点云数据合并系统较佳实施例的系统架构图。
[0009] 图2为本发明点云数据合并系统较佳实施例的功能模块图。
[0010] 图3为本发明点云数据合并方法较佳实施例的流程图。
[0011] 主要元件符号说巧
如下【具体实施方式】将结合上述附图进一步说明本发明。
【具体实施方式】
[0012] 参阅图1所示，是本发明点云数据合并系统较佳实施例的系统架构图。该点云数 据合并系统10安装于一台计算机1中。所述计算机1包括处理器11、存储装置12 W及显 示装置13。所述处理器11用于执行点云数据合并系统10中的各功能模块。所述的存储装 置12用于存储计算机1的各类数据，例如一工件的多个点云文件，该每个点云文件整合起 来构成所述工件的一幅完整点云。所述的显示装置13用于显示计算机1的可视化数据。
[0013] 参阅图2所示，是本发明点云数据合并系统较佳实施例的功能模块图。所述点云 数据合并系统10包括获取模块100、第一标记模块101、第二标记模块102、筛选模块103、 合并模块104及判断模块105。上述各功能模块100~105是完成特定功能的各个程序段， 比软件程序本身更适合于描述软件在计算机设备，如计算机1中的执行过程，因此本发明 对软件程序的描述都W模块描述。
[0014] 所述获取模块100用于从存储装置12中导入一个工件的多个点云文件W得到多 幅点云的数据，并选择两幅点云分别作为第一幅点云和第二幅点云显示于显示装置13上。
[0015] 所述第一标记模块101用于确定上述第一幅点云与第二幅点云中的重复点，并W 第一标志(例如"0")标记所确定的重复点。在本较佳实施例中，所述第一标记模块101将 第一幅点云作为基准，先求出第一幅点云分别在X、y和Z轴上的最大值和最小值，W Ax、 A y和A Z作为边W得到第一幅点云对应的第一包围盒，并利用同样的方法求得第二幅点 云对应的第二包围盒。所述第一标记模块101求出两个包围盒的公共部分，即，第一包围盒 与第二包包围盒相交的部份。如果两幅点云中，没有一个点在所述包围盒的公共部分内，说 明两幅点云没有重复点，直接将两幅点云合并；如果两幅点云中有点在所述包围盒的公共 部份内，说明两幅点云有重复点，所述第一标记模块101分别将两幅点云中处于所述包围 盒的公共部份内的点W第一标志标记。
[0016] 所述第二标记模块102用于W第二标志(例如"1")对第二幅点云中与第一幅点云 距离大于一预设的距离阔值的点进行标记，W对第二幅点云中的重复点进行初步筛选。在 本较佳实施例中，所述预设的距离阔值的大小可W设置为等于平均点间距，所述第二标记 模块102将第二幅点云的每个点和第一幅点云的点进行求距离，并取出第二幅点云的每个 点和第一幅点云中的点的最小距离，将第二幅点云中最小距离大于所述距离阔值的点W第 二标志进行标记。
[0017] 应说明的是，通过所述第二标记模块102对将第二幅点云中最小距离大于所述距 离阔值的点W第二标志进行标记，可W对第一标记模块101利用第一标志对所述第二幅点 云中的所标记的重复点进行初步筛选。例如，如果第二幅点云中W第一标志标记的某一个 重复点与第一幅点云中的点的最小距离大于所述距离阔值，可确定该点并不是重复点，也 目P，第一标记模块101对该重复点的判定是需要修改的。因此通过第二标记模块102可W 将该点的第一标志替换成第二标志来表示该点不是重复点。在其他较佳实施例中，当第二 幅点云中所确定的重复点与第一幅点云中的点的最小距离大于所述距离阔值时，所述第二 标记模块102也可W通过清除该重复点之前标记的第一标志，W表示该点不是重复点。
[0018] 所述筛选模块103用于将第一幅点云与第二幅点云中标记为第一标志的重复点 进行立方体切分，计算每个立方体中的点和其中必点的距离，将距离最小的点的第一标志 清除。在本较佳实施例中，所述筛选模块103对包括重复点的点云（W下简称"重复点云"） 进行立方体分割时，为了保证每个立方体至少包含有一个点，首先确定整个重复点云中两 点间的最小距离Lmm。所述筛选模块103从重复点云中取出点的最大坐标狂m。、，Ym。、，ZmJ 和最小坐标狂mm，Y"u。，ZmJ，得到重复点云的最小外接正方体边长以即L=maX (狂mgx-XmJ， 灯mey-YmJ，狂mey-ZmJ)。所述筛选模块103采用
（其中H表示有H个点）计算 得到重复点云中任意两点间最小距离，并W该最小距离作为立方体切割的最小边长。应说 明的是，为了方便后续的数据处理，由于在X、Y、Z轴上，立方体的个数分别为：
所述的筛选模块103通过建立一个链表数组list [M][闲[W]，根据点在 X、Y、Z轴方向上的索引号，将点插入到一个链表中，并创建一个结构体，其成员为立方体的 下标和点的下标，W将对应的立方体和其中的点关联起来。
[0019] 当利用最小边长Lmm对重复点云中的重复点进行立方体分割后，所述筛选模 块103透过从重复点云中取一个点V (Xy，Yy, Zy)作为顶点，利用最小边长Lmm可W计算 得到对应的立方体的中必点0 (X。，Y。，Z。）的坐标为；
，按照上述公式，可W求出所有立方体中必点坐标。所述筛选模块103按照 欧拉距离公式；
可求得立方体中所有点和中必点的距离，取出 距离最小的一个点作为该立方体所有点的代表，其他点确定为重复点，并将与中必点距离 最小的点的第一标志清除。
[0020] 所述合并模块104用于将第一幅点云与第二幅点云的点云数据中没被第一标志 标记的点合并为一幅新的点云。在本较佳实施例中，所述合并模块104对第一幅点云与第 二幅点云中的点进行状态确定，将被标记了第一标志的点确定为丢弃状态并丢弃；将没有 被标记或被标记了第二标志的点确定为待合并状态并插入到一幅新的点云中，W得到第一 帖点云与第二帖点云的合并点云。
[0021] 所述判断模块105用于判断是否还有点云没有处理。
[0022] 当所导入的多幅点云中还有至少一幅点云的数据没有被处理，所述获取模块100 还用于将上述合并得到的新的点云作为第一幅点云，并选择一幅未处理的点云作为第二幅 点云，W便继续对未处理的点云进行合并处理。
[0023] 应说明的是，在其他较佳实施例中，为了加快数据合并的速度，所述筛选模块103 将第一幅点云与第二幅点云中标记为第一标志的重复点进行立方体切分后，除了将每个立 方体中与其中必点距离最小的点留下且将其第一标志清除，还可W直接将每个立方体的除 该距离最小的点之外的其他点直接删除。所述合并模块104从第一幅点云与第二幅点云剩 下的点云数据中选取没有被第一标志标记的点合并为一幅新的点云。
[0024] 参阅图3所示，是本发明点云数据合并方法较佳实施例的流程图。应该了解，本发 明所述点云数据合并方法并不限于图3所示流程图中的步骤及顺序。根据不同的实施例， 图3所示流程图