CN119399406A 一种基于海底点云数据的快速三维建模方法、介质及系统 （青岛国测海遥信息技术有限公司）

66号招商蛇口青岛网谷基金谷5号楼3层一种基于海底点云数据的快速三维建模方本发明提供了一种基于海底点云数据的快分辨率点云数据,并对其进行多元混合分解,得降噪处理,重构出修正后的高分辨率点云数据块,并进行网格重建和边界配准,构建完整的高底模型往往无法充分反映海底地形的细节特征2S09、将每个所述高分辨率点云数据块的点云稳定分量数据与点云修正分量数据进行体素单元的大小在0.01米至1米的范围内可调，通过调节所述体素单元的大小实现计算效3述步骤S07具体包括：对每个所述高分辨率点云数据块的点云变动分量数据进行三维离散述步骤S09具体包括：将每个所述高分辨率点云数据块的点云稳定分量数据与点云修正分的高分辨率点云数据块具有较高的空间精度和较低的噪9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述4能够解决现有的三维海底模型往往无法充分反映海底地S08、根据所述点云异常识别模型计算每个所述高分辨率点云数据块的异常系数5S09、将每个所述高分辨率点云数据块的点云稳定分量数据与点云修正分量数据分辨率点云数据减去所述低分辨率点云稳定分量数[0007]所述步骤S03具体包括：基于所述低分辨率点云稳定分量数据构建海底场景的初[0011]所述步骤S07具体包括：对每个所述高分辨率点云数据块的点云变动分量数据进行三维离散傅里叶变换；根据所述三维离散傅里叶变换的结果建立点云空间分布特征矩6[0012]所述步骤S08具体包括：根据所述点云异常识别模型计算每个所述高分辨率点云[0013]所述步骤S09具体包括：将每个所述高分辨率点云数据块的点云稳定分量数据与点云修正分量数据进行线性叠加；通过所述线性叠加得到修正后的高分辨率点云数据块；所述修正后的高分辨率点云数据块具有较高的空间精度和较低的噪声[0014]所述步骤S10具体包括：对每个所述修正后的高分辨率点云数据块使用点云网格点云网格化算法将离散的点云数据转换为连续的;;式中，pstable为低分辨率点云稳定分量；paynamic为低分辨率点云变动分量；;;f为权重系7;;y:(x,y,z)为第i个细节基函数；yi为细节基函数系数；;;;l为主特征数量,一般取3_5；pcorrect,k为修正后的变动分量。;;;v8[0029]与现有技术相比较，本发明提供的一种基于海底点云数据的快速三维建模方法、海底模型往往无法充分反映海底地形的细节特[0036]如图1所示，是本发明第一方面提供的一种基于海底点云数据的快速三维建模方9S09、将每个高分辨率点云数据块的点云稳定分量数据与点云修正分量数据进行;[0038]步骤S02的具体实施方式是，对步骤量pstable和变动分量paynamic。其中，稳定分量pstable表示海底地形的基本形态，可以使用一组基函数p;(x,y,z)来进行线性表示；变动分量paynamic则描述了海底地形;;;ci为基函数系数，n为基函数数量，通常取5-10个。该步骤的目的是将低分辨率点云数据分解为可以独立处理的稳模型表面的空间曲率分布x(p)。曲率是反映几何形状复杂程度的重要指标，可以用于指;;[0042]步骤S06的具体实施方式是，对每个高分辨率点云数据块phigh,k进行多元混合分解计算，得到对应的稳定分量pstable.k和变动分量paymnamic,k。这一步骤与步骤;;通常取10-20个。该步骤的目的是进一步分离高分辨率点云数据中的稳定地形信息和paynamic,k进行三维离散傅里叶变换（3D_DFT从而建立点云空间分布特征矩阵;每个高分辨率点云数据块的异常系数矩阵AK。然后使用该异常系数矩阵AX对点云变动;;和修正后的变动分量pcorrect,k进行组合重构，得到最终的修正后的高分辨率点云数据块;[0046]步骤S10的具体实施方式是，对每个修正后的高分辨率点云数据块preconst,k;拼接。;v[0.01,0.1]。通过最小化该平滑误差函数Esmooth，可以对三维模型的几何形状进行优对原始点云数据中的噪声和干扰成分进行有其进行全局几何优化和纹理映射处理。这包括利用拉普拉斯平滑等方法优化模型几何形[0061]首先，测绘团队利用多波束回声测深仪对该海域进行了全面的海底地形数据采点云数据Rraw进行了空间降采样处理。接下来，测绘团队对降采样后的低分辨率点云数据pow进行了多元混合分解计,以及描述海底地形动态变化的点云变动分量paynamic。[0064]具体而言，测绘团队选择使用5个基函数p;(x,y,z)来拟合点云稳定分量;;的，能够较好地表达海底地形的基本形态。点云变动分量paynamic则反映了相对于稳定自适应分块阈值Tbuock=kmean十2·ksta。对于那些曲率值高于该阈值的网格单[0068]接下来，测绘团队针对每个高分辨率子区域的点云数据块phigh,k进行了进一步混合分解，从而得到稳定分量pstable.k和变动分量paynamic,k：;;;用于对paynamic,k进行有效的降噪处理。;;其中，pcorrect,k表示经过噪声抑制后的点云变动分量。;基于这些高分辨率点云数据，测绘团队采用了Poisson表面重建算法对每个子区的配准误差函数Ealign来优化各子区;种配准优化，测绘团队最终将3万个子区域模型精确地拼接成为一个完整的高分辨率海底;