激光测距前沿回波大数据点云压缩方法_杨道平.pdf
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1、书书书第 44 卷第 3 期2023 年 3 月激光杂志LASE JOUNALVol.44,No.3March,2023http /wwwlaserjournalcn收稿日期:20220817基金项目:国家自然科学基金(No61562094)、贵州省科技合作计划项目(No黔科合 J 字 LKZS 2019 25 号)作者简介:杨道平(1973),男,硕士,副教授,研究方向:智能算法。激光测距前沿回波大数据点云压缩方法杨道平,王亚,唐晔遵义师范学院信息工程学院,贵州 遵义563006摘要:点云数据压缩时,外边界点易丢失,影响后续点云压缩品质。为此,提出激光测距前沿回波大数据点云压缩方法。首先通过
2、主回波匹配、回波信号识别、多项式拟合滤波、时间误差修正等操作预处理激光测距前沿回波大数据;然后采用主成分分析法获取数据法矢,再分别提取边界特征点和尖锐特征点,保留点云模型完整边界;最后利用 SIFT 算法压缩点云数据并保存,完成激光测距前沿回波大数据的点云压缩。实验结果表明,所提方法能够提高压缩率、缩短压缩时间、降低压缩前后表面积比。关键词:激光测距;前沿回波;大数据;点云压缩;特征点提取中图分类号:TN216文献标识码:Adoi:10.14016/jcnkijgzz.2023.03.252Laser ranging frontier echo big data point cloud com
3、pression methodYANG Daoping,WANG Ya,TANG YeSchool of information engineering,Zunyi Normal college,Zunyi Guizhou 563006,ChinaAbstract:When point cloud data is compressed,the outer boundary points are easily lost,which affects the com-pression quality of subsequent point clouds Therefore,a cloud compr
4、ession method for large data points of laser ran-ging front echo is proposed Firstly,the frontedge echo data of laser ranging is processed by main echo matching,echo signal recognition,polynomial fitting filtering and time error correction Then the principal component analysismethod is used to obtai
5、n the data normal vector,and then the boundary feature points and sharp feature points are ex-tracted respectively,and the complete boundary of the point cloud model is retained Finally,SIFT algorithm is used tocompress the point cloud data and save it,and the point cloud compression of laser rangin
6、g front echo big data is com-pleted The experimental results show that the proposed method can improve the compression rate,shorten the com-pression time and reduce the surface area ratio before and after compressionKey words:laser ranging;frontier echo;big data;point cloud compression;feature point
7、 extraction1引言三维激光扫描技术的出现使测绘技术更为精准1,目前已被广泛地应用于建筑物、文物古迹检测等领域之中2。激光测距技术是三维激光扫描的基础3,通过计算激光发射和目标回波之间的时间差,可以获取目标距离,根据采集的目标表面大量三维坐标点、反射率和纹理等信息构建目标的三维模型。但返回的海量点云数据并非全部必要,不仅增加数据处理运算量,还影响建模精度,因此,简化压缩海量点云数据是其有效应用的关键之一。李绕波等人4 结合统计滤波法和布料模拟滤波法对点云数据去噪处理,根据半径滤波法消除目标点云附近的噪声点,通过曲率分级完成点云压缩。陈辉等人5 首先搜寻点云 k 邻域并采用动态网格法搜寻
8、k 邻域点,然后结合 k 邻域计算目标点曲率、目标点与邻域点法矢夹角均值和距离均值,提取特征点,最后通过包围盒法压缩非特征点并与特征点汇总拼接,完成点云压缩。公志强等人6 分割直方图以区别目标区域和背景区域数据并计算压缩映射模型,完成点http /www laserjournal cn云压缩。以上方法没有在压缩过程中保留点云模型完整边界,导致压缩率较低、压缩时间较长、压缩前后表面积比较高的问题。为了解决上述方法中存在的问题,提出激光测距前沿回波大数据点云压缩方法。2激光测距前沿回波大数据预处理为了使激光测距前沿回波大数据更适用于后续研究与应用7,需要预处理原始数据,具体处理流程如下所示:(1)
9、主回波匹配在获取到激光测距前沿回波数据后,需要匹配全部回波时刻和主波时刻,从而得到激光脉冲往返所用时长8。将每个通道内全部回波时刻与主波时刻作差,得到结果后采用该结果与该时刻下主波时刻对应的目标预报距离时间做差,经计算得到各通道的距离残差数据,经简单叠加得到全部通道残差数据9,对残差数据再次叠加,以便用于后续回波信号识别。(2)回波信号识别采用三维激光扫描仪器测距时,环境噪声和系统自身噪声会对测量结果产生一定的影响,在含有噪声的数据中识别所需信号数据是必不可少的一步。信号识别采用步骤中获取的残差数据,通过泊松统计滤波法去噪10。在泊松统计滤波法中,残差数据噪声点服从泊松分布,假设在样本集中发生
10、随机事件个数均值为,则单位时间内有 m 个随机时间发生的概率(m)如下所示:(m)=mm!e(1)泊松统计滤波法在残差数据中存在竖条纹干扰时依旧准确识别激光测距前沿回波信号。(3)多项式拟合滤波为了提高数据精度,引入多项式拟合滤波法进一步过滤噪声11。使用最小二乘法对步骤识别后的残差低阶多项式拟合12,消除数据中的系统趋势项,得到拟合残差数据。用 T 表示主波时刻,bj表示拟合系数,j 0,n,对 n 个残差多项式拟合得到残差值Foc(T)如下所示:Foc(T)=b1+b1T+b2T2+bnTn(2)用 s 表示距离残差,计算其在 t 时刻的拟合残差foc(t),如下所示:foc(t)=sFo
11、c(t)(3)根据公式(3)所得结果计算拟合残差序列标准差,若拟合残差值高于标准差的 2.5 倍,则移除该值,在移除全部不符合要求的值后,计算剩余值的符合精度,如果精度无法满足需求,在原拟合阶数的基础上加 1,重复计算,直到满足精度要求。(4)时间误差修正由于探测器自身和外界环境的不良影响,导致激光测距数据各通道之间存在时间误差,因此,引入互相分析和多高斯拟合法修正时间误差13。用 A1和A2表示高斯曲线尖峰高度,B1和 B2表示尖峰中心坐标,C1和 C2表示标准方差,下角标 1 和 2 表示高斯曲线 1 和高斯曲线 2 对应的参数,得到关于数据 x 的双高斯函数 f(x)如下所示:f(x)=
12、A1exp(xB1)22C21+A2exp(xB2)22C22(4)通过双高斯函数可以拟合回波光子的分布情况。数据再拟合在修正时间偏差后,再次采用方法拟合数据,对剩余少量干扰点再过滤,提高点云数据精度。3激光测距前沿回波大数据点云压缩3.1点云数据的平滑法矢采用无序分布的点云数据 qj建立光滑的分段二维流行曲面 Q=q1,q2,qm,qj3。Q 中 q 点的球形邻域为 mq=qjqjQ,qjq ,球形半径为,用 nq表示 qQ 的法矢。激光测距前沿回波大数据点云压缩方法采用主成分分析法获取查询点法矢14,用 k 表示 qj的邻近点总数,珋q 表示邻近点坐标三维质心,根据查询点 qj的 k 邻域
13、元素建立协方差矩阵 B 并对其特征根分解,如下所示:B=1kqjmq(qj珋q)(qj珋q)T(5)矩阵 B 存在三个特征根,用 1、2、3表示,3210,1、2、3分别对应特征向量 n1、n2、n3,以其中最小根 1对应的特征向量 n1为 qQ 的法矢。通过编码 nq将其转换为二阶张量 u,u=nTqnq,编码mq内的全部点,得到对应二阶张量 uj,uj=nTjnj,nj表示对应法矢,用 F(lj,k,)表示权函数,其中 lj表示弧长,k 表示 lj的曲率15,a 表示调节权函数曲率变化速度的常数,表示权函数自由参数,向 qQ 投票,得到二阶张量矩阵 U 如下所示:U=1nqqjmqF(lj
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