遮挡条件下基于物体对称性的非完备激光三维点云分类补全方法
摘要
现实中存在大量对称物体，利用三维激光扫描设备可获得对称物体的三维点云，但由于遮挡及设备本身等因素，三维点云会产生缺损。针对该问题，提出一种基于物体对称性的非完备激光三维点云分类补全方法。根据单幅二维图像中的对称关键点，建立对称平面的映射关系，根据对称平面在点云中的位置对非完备点云进行分类。针对半残缺点云，直接进行对称平面检测，然后做镜像补全；针对残缺未过半点云，与镜像点云融合后去除镜像点云中的重复数据点，完成补全；针对残缺过半点云，与镜像点云融合后利用孔洞直接修复方法补全缺失信息；针对极度残缺点云，考虑到缺失信息过多，将输入点云与镜像点云融合后再与完整的相似点云进行融合，去除冗余点完成缺失信息弥补。非完备三维点云的实际采集点云与公共数据库中点云的实验结果显示，所提补全方法能将不同类型的非完备点云补全为与完整点云极为相似的点云，验证了所提分类补全方法的有效性和可行性。
引用本文（GB/T 7714）
童勇 Tong Yong, 徐方勇 Xu Fangyong, 杨宁 Yang Ning, 等. 遮挡条件下基于物体对称性的非完备激光三维点云分类补全方法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2023.
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