基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法，以k近鄰算法作為基礎，通過求取k近鄰點的強度均值方法進行點云強度值的校正，算法結構十分簡單，且能夠有效改正點云的強度信息，使得改正后的強度信息能夠更為真實的反映物體表面的屬性信息。
【專利說明】
基于k近鄰的L i DAR點云強度校正方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明涉及一種LiDAR點云強度校正方法，特別涉及一種基于k近鄰的LiDAR點云 強度校正方法。
【背景技術】
[0002] 激光強度是物體對發(fā)射激光的后向散射回波的光功率，回波信號被接收后經內部 轉換和放大，最終轉換原始LiDAR數據中的強度值。由于受到激光測距值和激光入射角等系 統(tǒng)變量以及目標反射率、粗糙度和傾斜度等目標變量的影響，使得獲取的強度值存在一定 偏差?，F有方法多是先通過建立強度值與系統(tǒng)變量之間的函數關系，進而分析系統(tǒng)變量影 響并進行改正的方法獲得目標表面的屬性信息。由于廠商對關鍵參數的保密，以及在建立 函數關系的過程中對某些變量的簡化，使得建立的函數關系并不能夠準確消除系統(tǒng)變量的 影響。

【發(fā)明內容】

[0003] 本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法，使 得校正后的LiDAR點云強度信息能夠較為準確和真實的反映物體表面的屬性信息。
[0004] 本發(fā)明為解決上述技術問題采用以下技術方案：
[0005] 本發(fā)明提供一種基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法，包括以下具體步驟：
[0006] 步驟1，讀取包含強度信息的LiDAR點云數據，得到點云數據的個數η;
[0007] 步驟2,采用K-D樹組織所有的點云點，同時計算每個點云點的法向量；
[0008] 步驟3,遍歷所有的點云點，計算每一個點云點的入射角及其近鄰點，獲得每個點 云點校正后的強度值，具體步驟如下：
[0009] 301:令i = l;
[0010] 302:利用公式1計算第i個點云點Pi與掃描儀中心之間的距離：
[0011]爲=^χγ + ν'+ζ^ (1)
[0012]式中，Ri為第i個點云點仍與掃描儀中心之間的歐氏距離，ie(l，2, ···，!〇，（&&， Zi)為在以掃描儀中心為原點的坐標系中第i個點云點Pi的原始坐標；
[0013] 303:利用公式2計算第i個點云點Pi的激光入射角0i:
[0015] 式中，θ!為第i個點云點仍的激光入射角，（nXi，nyi，nZi)為第i個點云點仍的法向 量；
[0016] 304:搜索第i個點云點Pi的k個近鄰點，計算該k個近鄰點的原始強度值的均值，該 均值即為第i個點云點Pi校正后的強度值；
[0017] 305:令i = i+Ι，如果i <n，則返回步驟302，否則終止迭代，從而完成所有點云點的 強度校正。
[0018] 作為本發(fā)明的進一步優(yōu)化方案，步驟304中k的值根據實際需要進行選取。
[0019] 作為本發(fā)明的進一步優(yōu)化方案，k的值為10。
[0020] 作為本發(fā)明的進一步優(yōu)化方案，k的值為15。
[0021]作為本發(fā)明的進一步優(yōu)化方案，k的值為20。
[0022]本發(fā)明采用以上技術方案與現有技術相比，具有以下技術效果：本發(fā)明提供的 LiDAR點云強度信息校正方法，以k近鄰算法作為基礎，通過求取k近鄰點的強度均值方法進 行點云強度值的校正，算法結構十分簡單，且能夠有效改正點云的強度信息，使得改正后的 強度信息能夠更為真實的反映物體表面的屬性信息。
【附圖說明】
[0023]圖1是本發(fā)明的流程圖。
[0024] 圖2是以co叫/Af為橫軸，原始LiDAR點云強度值I為縱軸的散點圖。
[0025] 圖3是以為橫軸，校正后LiDAR點云強度值I為縱軸的散點圖。
【具體實施方式】
[0026] 下面結合附圖對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細說明：
[0027] 如圖1所示，一種基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法，包括以下步驟：
[0028]步驟1，讀取包含強度信息的LiDAR點云數據，得到點云數據的個數η = 5296。
[0029]步驟2，采用K-D樹組織所有的點云點，同時計算每個點云點的法向量。
[0030] 步驟3,遍歷所有的點云點，計算每一個點云點的入射角及其近鄰點，獲得每個點 云點校正后的強度值，具體步驟如下：
[0031] 401:令 i = l;
[0032] 402:利用公式1計算第i個點云點Pi與掃描儀中心之間的距離：
[0033] +y； +zr (1)
[0034] 式中，心為第i個點云點？1與掃描儀中心之間的歐氏距離，ie(l，2, ···，!〇，（Xl，yi， Zi)為在以掃描儀中心為原點的坐標系中第i個點云點Pi的坐標；
[0035] 403:利用公式2計算第i個點云點Pi的激光入射角0i:
[0037]式中，0i為第i個點云點Pi的激光入射角，（nxi，nyi， nzi)為第i個點云點Pi的法向 量；
[0038] 404:搜索第i個點云點？1的1^個近鄰點，計算該k個近鄰點的實測強度值的均值，該 均值即為第i個點云點Pi校正后的強度值；
[0039] 405:令i = i+Ι，如果i <n，則返回步驟402，否則終止迭代，從而完成所有點云點的 強度校正。
[0040]遵循本發(fā)明上述技術方案，得到原始激光點云強度值和改正后的激光點云的強度 值，如圖2和3所示，其中橫軸為cosq/f,縱軸為激光點云點的強度值。
[0041]如圖2所示，為原始激光點云點強度散點圖。如圖3所示，為本發(fā)明獲得的改正后的 激光點云強度散點圖。從圖2和圖3可以看出，本發(fā)明獲得的激光點強度散點圖與原始激光 點云強度散點圖總體趨勢較為相似，但本發(fā)明校正后的強度散點分布較原始強度散點分布 更為集中，說明本發(fā)明校正后的激光點云強度不僅能夠反映物體表面的屬性信息，且更接 近于物體表面的真實強度值。
[0042]以上所述，僅為本發(fā)明中的【具體實施方式】，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任 何熟悉該技術的人在本發(fā)明所揭露的技術范圍內，可理解想到的變換或替換，都應涵蓋在 本發(fā)明的包含范圍之內，因此，本發(fā)明的保護范圍應該以權利要求書的保護范圍為準。
【主權項】
1. 基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法，其特征在于，包括w下具體步驟： 步驟1，讀取包含強度信息的LiDAR點云數據，得到點云數據的個數η; 步驟2,采用Κ-的對組織所有的點云點，同時計算每個點云點的法向量； 步驟3，遍歷所有的點云點，計算每一個點云點的入射角及其近鄰點，獲得每個點云點 校正后的強度值，具體步驟如下： 301:令 i = l; 302:利用公式1計算第i個點云點Pi與掃描儀中屯、之間的距離：(1) 式中，R功第i個點云點Pi與掃描儀中屯、之間的歐氏距離，1￡(1，2，。'，11)，把，71向)為 在W掃描儀中屯、為原點的坐標系中第i個點云點Pi的原始坐標； 303:利用公式2計算第i個點云點Pi的激光入射角θι:(2) 式中，目功第i個點云點Pi的激光入射角，（nxi，nyi，nzi)為第i個點云點Pi的法向量； 304:捜索第i個點云點Pi的k個近鄰點，計算該k個近鄰點的原始強度值的均值，該均值 即為第i個點云點Pi校正后的強度值； 305:令i = i+l，如果i<n，則返回步驟302,否則終止迭代，從而完成所有點云點的強度 校正。2. 根據權利要求1所述的基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法，其特征在于，步驟304 中k的值根據實際需要進行選取。3. 根據權利要求2所述的基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法，其特征在于，k的值為 10。4. 根據權利要求2所述的基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法，其特征在于，k的值為 15。5. 根據權利要求2所述的基于k近鄰的LiDAR點云強度校正方法，其特征在于，k的值為 20 〇
【文檔編號】G06T15/00GK106097423SQ201610404193
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月8日
【發(fā)明人】賈東振, 何秀鳳
【申請人】河海大學