(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910348858.X
(22)申请日 2019.04.28
(71)申请人 武汉大学
地址 430072 湖北省武汉市武昌区八一路
299号
(72)发明人 孟庆祥 伍炜超 孔云鹏
(74)专利代理机构 湖北武汉永嘉专利代理有限
公司 42102
代理人 唐万荣
(51)Int.Cl.
G06T 7/00(2017.01)
G06T 7/33(2017.01)
(54)发明名称一种基于古文物LiDAR点云的三维变化检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于古文物LiDAR点云的三维变化检测方法，该方法包括：步骤1、对LiDAR 点云数据分别进行滤波和插值处理，生成三维点云模型；步骤2、对两个三维点云模型进行粗配准操作；步骤3、对两个三维点云模型进行 精确匹配；步骤4、建立三维参考坐标系，并将三维点云模型归纳到该坐标系下，使三维点云满足最大面朝上；步骤5、在重采样格网下对两个三维点云模型分别进行重采样；步骤6、对重采样点云进行差值处理，得到差值影像；步骤7、对差值影像进行处理，获取点云模型变化区域；步骤8、根据既定的阈值对变化区域进行结果渲染。本发明能更加准确地检测出古文物表面的变化，具有数据更新快，成本低，精度高，
可进行定量的分析的特点。权利要求书2页 说明书5页 附图1页CN 110335234 A 2019.10.15
C N 110335234
A
1.一种基于古文物LiDAR点云的三维变化检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1、对两个不同时期的LiDAR点云数据分别进行滤波和插值处理，生成两个不同时期的三维点云模型；
步骤2、对两个三维点云模型进行粗配准操作，进行刚体变换操作，使两个三维点云模型完成粗配准，刚体变换操作包括：平移、旋转；
步骤3、对两个三维点云模型进行精确匹配，计算两个三维点云模型的特征点，通过ICP 算法使两个三维点云模型根据特征点精确配准；
步骤4、建立三维参考坐标系(X ,Y ,Z)，并将三维点云模型归纳到该坐标系下，使三维点云满足最大面朝上；最大面朝上，即通过旋转三维点云模型，使其在X -Y平面上投影面积最大；
步骤5、以参照点云为基础建立重采样格网，在重采样格网下对两个三维点云模型分别进行重采样，得到重采样点云；
步骤6、对重采样点云进行差值处理，计算得到不同时期同一格网的Z值变化量，得到差值影像；
步骤7、对差值影像进行处理，获取点云模型变化区域；
步骤8、根据既定的阈值对变化区域进行结果渲染，将变化区域根据差值大小进行可视化区分并表达。
2.根据权利要求1所述的基于古文物LiDAR点云的三维变化检测方法，其特征在于，步骤1的具体方法为：
对新旧两个不同时期的原始LiDAR点云数据进行处理，分别记为T1时期LiDAR数据和T2时期LiDAR数据，对两期原始LiDAR点云数据进行滤波以剔除粗差点，包括：极高点、极低点和噪声点。
3.根据权利要求1所述的基于古文物LiDAR点云的三维变化检测方法，其特征在于，步骤3的具体方法为：
使用ICP算法，即Iterative Closest Point算法对点云进行精确匹配，具体
匹配策略如下：
设在T1时期的点云集合为P i ，i＝1，2，3，...，T2时期的点云集合为Q i ，i＝1，2，3，...；两
个点集的对齐配准转换为使下列目标函数E最小；
其中，旋转矩阵R和平移矩阵T，就是到的待配准点云数据与参考点云数据之间的旋转参数和平移参数，使得两个点云数据集之间满指定度量准则下的最优匹配；
在T1时期点云中取点集P i ∈T i ，计算P i
中的每一个点到临近点的距离D：
选取D最小的点作为其对应最近点，从而出点云T 2中的对应点集Q i ∈T l ，使得||Q i -P i ||＝min；
权 利 要 求 书1/2页2CN 110335234 A
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