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申请/专利权人：之江实验室

摘要：本发明公开一种基于类灰度图像的八叉树地图空洞补全方法，先读取八叉树地图，然后提取八叉树地图中每个栅格的中心点三维坐标，并将每个栅格的中心点投影到世界坐标系下的俯视平面，利用双线性插值法补全孤立的地图空洞点的高度信息，再将所有坐标点转换为二维灰度图像；基于Canny算子和梯度算子优化的Criminisi算法，对二维灰度图像像素异常区域进行修复，确定待补全块状空洞区域内所有栅格中心点的空间位置；最后，将地图空洞点和待补全块状空洞区域所有栅格中心点的空间位置存储到八叉树地图，以实现地图补全。本发明的方法较好的适用于于地外星球的探测过程中，用于地外探测车进行环境理解和路径规划，从而提高探测车的探测效率。

主权项：1.一种基于类灰度图像的八叉树地图空洞补全方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：读取八叉树地图；步骤二：提取所述八叉树地图中每个栅格的中心点三维坐标，组成坐标集，并将每个栅格的中心点投影到世界坐标系下的俯视平面，利用双线性插值法补全孤立的地图空洞点的高度信息，将补全后的地图空洞点加入坐标集，并将更新后的坐标集转换为二维灰度图像；步骤三：基于Canny算子和梯度算子优化的Criminisi算法，对所述二维灰度图像像素异常区域进行修复，确定像素异常区域对应的待补全块状空洞区域内所有栅格中心点的空间位置；所述步骤三通过如下步骤来实现：3.1根据所述二维灰度图像像素异常区域，确定对应的待补全块状空洞区域及其边界；3.2利用Canny算子和梯度算子相结合优化优先权函数，平衡置信度和数据项对优先级的影响，计算边缘像素的优先权，并找到具有最大优先权的目标块，利用Criminisi算法搜索与目标块最匹配的已知像素块，对所述目标块进行修复，完成灰度图像中此处异常像素值的更新；3.4筛选上述更新后二维灰度图像异常像素点，并重新确定其边界，重复3.2和3.3，直到完成所有异常像素点像数值的更新；3.5根据上述更新值，确定所有异常像素点的像素值，再通过逆变换，将连续像素坐标点转换为x和y坐标值，将对应像素点的像素值转换为高度值z，从而确定所有地图补全点的三维空间位置；所述Canny算子和梯度算子相结合优化优先权函数为Pp＝αCp+βDp+γLGp其中，系数α、β、γ为根据不同的图像的纹理特征调整的权重因子，Cp为Criminisi算法中的置信项，为待修复像素块中的已知信息之和与待修复像素块面积的比值；Dp为Criminisi算法中的数据项，表示待修复像素块中的结构信息；LGx，y为结构项，LGx，y＝|dxi，j|+|dyi，j|dxi，j＝Cannyi+1，j-Cannyi，j；dyi，j＝Cannyi，j+1-Cannyi，j；dxi，j和dyi，j分别代表点i，j在x方向、y方向的Canny值变化量；步骤四：将所述地图空洞点和待补全块状空洞区域所有栅格中心点的空间位置存储到八叉树地图，以实现地图补全。

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