CN119091054B 一种红外三维模型的快速构建方法及系统 （中国人民解放军海军航空大学）

2针对所述多个聚类簇中的任一聚类簇，确定所述任一聚类簇所述基于所述各数据点的邻域，将所述多个聚类簇对应的不同区域划分基于所述极小值点、所述候选极小值点和所述极大值点，确定所述任3针对所述多个聚类簇中的任一聚类簇，确定所述任一聚类簇所述基于所述各数据点的邻域，将所述多个聚类簇对应的不同区域划分基于所述极小值点、所述候选极小值点和所述极大值点，确定所述任4扫描，其中扫描时由于传输以及环境的影响会对采集的点云数据造成干扰从而产生噪声。5[0040]基于所述异常数据点的均值和所述沟壑系数，确定所述任一分块的噪声影响程6取目标场景的红外图像的点云数据之后，通过点云数据对红外图像进行不同视角的划分，[0053]图1是本发明实施例提供的一种红外三维模型的快速构建方法的实现流程示意[0054]图2是本发明实施例提供的一种红外三维模型的快速构建方法的应用场景示意[0055]图3是本发明实施例提供的一种红外三维模型的快速构建方法的又一实现流程示[0056]图4是本发明实施例提供的一种红外三维模型的快速构建方法的再一实现流程示[0057]图5是本发明实施例提供的一种红外三维模型的快速构建系统的组成结构示意7[0060]下面结合附图具体地说明本发明所提供的一种红外三维模型的快速构建方法的[0061]请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种红外三维模型的快速构建方取的点云数据的离散数据点投影到不同的平面中。对投影到不同平面中数据点进行分析，的三维数据点进行聚类并且各个聚类簇内部可以更好的反映各个视角下散点的情况。因8j点最近的极大值点，是聚类簇中第i个数据点周围区域内第j个极大值点的数值，是聚类簇中第i个数据点周围区域内第j个极大值点最近的极大值点的数值，是聚类簇中第i个数据点周围区域内第j个极大值点与其最近的极大值点之间数9[0088]这里，根据数据点的平滑程度以及密度对各个不同面聚类簇进行不同邻域的分这样，通过将平滑程度和数据密度相结合能够精准计算各个聚类簇内区域分割的损失值，从而将聚类簇对应的不同区域准确划分为多常数据点以及各个分块内部的噪声的敏感程度获取各个分块的噪声影响程度。上述步骤据点在以自身为中心1为半径的圆中数值最大或最小，记为极大值点或极小值点获取分x是聚类簇分块中任意极小值点，X是聚类簇任意极小值点在其半径1外最近的极大值点，GHn是聚类簇中第个分块的沟壑系数，是聚类簇中第n个分块中第个极小值点与其最近极小值点之间的距离，是聚类簇中第n个分块中第x个极小值点与其最近极小值点之间数据点的均值，znx是聚类簇中第n个分块中第x个极小值点的数值，znxi是聚类簇中第n个分块中第x个极小值点其最近极小值点的数值，d(x,g)是聚类簇中第n个分块中第x个极小值点与第x个极小值点半径1之外最近的极exp()是以自然常数e为底的指数函数。各个分块的异常点，对于根据异常点的LOF均值将其与分块的沟壑系数作比较获得噪声影是聚类簇中第n个分块的噪声影响程度，是聚类簇中第n个[0123]在一些可能的实现方式中，所述划分模块502，还用于基于所述邻域内的极大值执行前述介绍的所述任意一种红外三维模型的[0134]应理解，本实施例提供的装置用于执行上述一种红外