车窗三维点云数据修复算法

摘要：

目前车辆轮廓检测主要使用激光扫描技术,其过程为车辆低速通过龙门架,由安装在龙门架两端的测距雷达扫描车辆,在使用测距雷达获取车辆点云数据时,由于入射角过大,会在车窗处产生不正常的噪声点.针对车窗处点云数据异常的问题,提出车窗处点云数据修复算法.首先使用主成分分析法获得车辆点云数据的法矢,达到丰富点云数据信息的目的,之后将三维信息和法向量信息结合,利用聚类算法获得车辆侧面的三维数据和法向量,并且利用确定的三维数据和法向量的范围将侧面提取,结合曲面拟合去除特殊噪声点,再使用改进的8邻域深度差的方式提取车窗边界,最后利用径向基函数修复车窗点云数据.通过对多种车辆的车窗进行数据修复,验证了该算法的有效性.

关键词：点云处理、边界提取、孔洞修复、曲面拟合、主成分分析、径向基函数、聚类算法

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省技术创新引导专项2018XNCG-G-16

在线出版日期：2020-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：6-11