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申请/专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日：2020-08-14
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN111951196B
主分类号：G06T5/20
分类号：G06T5/20;G06T7/40;G06T7/70;G06T7/90
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2020.12.04#实质审查的生效;2020.11.17#公开
摘要：基于图的渐进式点云下采样方法与装置，包括如下步骤:参数计算、层级判断、图拓扑表达、图滤波处理、重要性衡量和下采样操作；本发明通过使用图表达及渐进式点云下采样，能够捕获点云的重要信息及轮廓细节部分，不仅可针对点云几何信息，也可以同时处理带有属性的点云信息，例如颜色、法向量等信息。所提出的点云下采样方式为非均匀采样，与现实场景当中或人眼感知更加契合，较基于网格的点云下采样而言，更具备细节描绘和强调性。同时该方法亦也可以作为关键点提取，实现稀疏点云的输出，为后续点云的快速高效处理带来了极大的便利。
主权项：1.一种基于图的渐进式点云下采样方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一参数计算：根据输入点云、采样率及层级T计算相应每层级需要输入的点云数目及输出数目；步骤二层级判断：根据层级是否都处理结束来判断采样是否完成，未结束则继续，否则输出经过下采样后的点云；步骤三图拓扑表达：将当前层级需要处理的输入点云用图拓扑结构表示；步骤四图滤波处理：对图拓扑结构输出的点云进行图滤波处理，包括图空间滤波与图频域滤波，其中图空间滤波使用直接处理邻接矩阵的方式来实现，图的频域滤波使用图的拉普拉斯滤波操作，或者线性组合两者一起使用；步骤五重要性衡量：将滤波后的点云进行重要性衡量，也即对每个点进行重要性打分，使用的衡量方式有：重构错误率衡量或者点云距离指标衡量；步骤六下采样操作：将重要性衡量分数作为该点云分布，采用按照分布的随机下采样，或者按照重要性排序进行下采样。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学深圳研究生院 基于图的渐进式点云下采样方法及装置
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