一种三维图像处理方法及电子设备的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种三维图像处理方法，用于提高图像渲染去噪能力。所述方法包括：针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云；取i为从1至N的整数，分别进行以下步骤：根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量；取i为从1至N的整数，分别进行以下步骤：将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面；对所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像。本发明还公开了相应的电子设备。
【专利说明】一种三维图像处理方法及电子设备
【技术领域】
[0001]本发明涉及三维渲染【技术领域】，特别涉及一种三维图像处理方法及电子设备。
【背景技术】
[0002]目前，大型三维场景构建主要利用三维相机等电子设备获得。基本流程是通过三维相机捕获场景中一系列的深度图像和彩色图像，之后对其进行渲染。然而，三维相机的空间误差分布较为复杂，噪点比较多，分布也比较杂乱，如何对具有深度的三维图像去噪以获得对场景描述更精确的三维图像是场景渲染中的关键问题。
[0003]现有的深度图像去噪方法，主要以时域滤波和空间滤波等方法为主，即通过每个空间点邻域内的点的分布来对空间点集进行滤波。但在三维图像中，可能还存在一些结构信息，例如平面。若按照现有的滤波方式，几乎不考虑三维图像中的结构信息，去噪能力较差，最后渲染出的三维图像中，原本应是平面的地方很可能会变成曲面，导致最终得到的三维图像出现失真。
[0004]可见，现有的渲染方法去噪能力较差，会导致得到的三维图像出现失真。
【发明内容】
[0005]本发明实施例提供一种三维图像处理方法，用于解决现有技术中的渲染方法去噪能力较差的技术问题。
[0006]一种三维图像处理方法，包括以下步骤:
[0007]针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云；
[0008]取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量；
[0009]取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面；
[0010]对所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像。
[0011]可选的，在针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别之后，还包括:根据针对所述三维对象的空间测量精度，确定所述三维点云中每个点的坐标，及，根据其中每个类别中的点的空间位置，确定每个点在各自对应的类别中的权重。
[0012]可选的，针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，包括:
[0013]确定所述三维点云中包括的每个点的法向量；
[0014]根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标,对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别。
[0015]可选的,根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标,对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别，包括:将法向量和坐标均满足同一预设条件的点聚合为一个类别，获得所述N个类别；其中，所述预设条件为:法向量与预设方向之间的夹角位于第一预设夹角阈值范围内，且坐标位于第一预设区域内。
[0016]可选的，根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，包括:将所述第i个平面中的各个点的法向量根据各个点相应的权重进行加权平均，得到所述第i个平面的法向量。
[0017]可选的，在根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量之后，还包括:
[0018]取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:判断所述三维点云中是否有不属于其中任一类别的点；若有，判断不属于其中任一类别的点的法向量与所述第i个平面的法向量之间的夹角是否小于第二预设夹角阈值；
[0019]若不属于其中任一类别的点的法向量与其中M个平面的法向量之间的夹角小于所述第二预设阈值，分别确定不属于其中任一类别的点与该M个平面之间的距离，并确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面；其中，所述第j个平面为:与该不属于其中任一类别的点的距离最短的平面；M为不大于N的正整数。
[0020]可选的，确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面，包括:
[0021]判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离；
[0022]若小于所述预设距离，确定不属于其中任一类别的点属于所述第j个平面。
[0023]可选的，在判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离之后，还包括:若不小于所述预设距离，取k为从I至K的整数，分别进行以下步骤:
[0024]判断不属于其中任一类别的点的法向量与第k个平面的法向量之间的夹角是否小于第三预设夹角阈值；所述第三预设夹角阈值大于所述第二预设夹角阈值；
[0025]若小于，确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面；其中，K为不大于N的正整数。
[0026]可选的，在确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面之后，还包括:根据所述N个平面中的每个点的法向量重新分别确定所述N个平面的法向量及面积。
[0027]一种电子设备，包括:
[0028]聚类模块，用于针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云；
[0029]第一确定模块，用于取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量；
[0030]投影模块，用于取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面；
[0031]渲染模块，用于对所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像。
[0032]可选的，所述电子设备还包括第二确定模块，用于:在针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别之后，根据针对所述三维对象的空间测量精度，确定所述三维点云中每个点的坐标，及，根据其中每个类别中的点的空间位置，确定每个点在各自对应的类别中的权重。
[0033]可选的，所述聚类模块具体用于:确定所述三维点云中包括的每个点的法向量；根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标，对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别。
[0034]可选的，所述聚类模块具体用于:根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标，对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别，具体为:将法向量和坐标均满足同一预设条件的点聚合为一个类别，获得所述N个类别；其中，所述预设条件为:法向量与预设方向之间的夹角位于第一预设夹角阈值范围内，且坐标位于第一预设区域内。
[0035]可选的，所述第一确定模块具体用于:将所述第i个平面中的各个点的法向量根据各个点相应的权重进行加权平均，得到所述第i个平面的法向量。
[0036]可选的，所述第一确定模块还用于:
[0037]在根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量之后，取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:判断所述三维点云中是否有不属于其中任一类别的点；若有，判断不属于其中任一类别的点的法向量与所述第i个平面的法向量之间的夹角是否小于第二预设夹角阈值；
[0038]若不属于其中任一类别的点的法向量与其中M个平面的法向量之间的夹角小于所述第二预设阈值，分别确定不属于其中任一类别的点与该M个平面之间的距离，并确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面；其中，所述第j个平面为:与该不属于其中任一类别的点的距离最短的平面；M为不大于N的正整数。
[0039]可选的，所述第一确定模块具体用于确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面，具体为:判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离；若小于所述预设距离，确定不属于其中任一类别的点属于所述第j个平面。
[0040]可选的，所述第一确定模块还用于:在判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离之后，若不小于所述预设距离，取k为从I至K的整数，分别进行以下步骤:
[0041]判断不属于其中任一类别的点的法向量与第k个平面的法向量之间的夹角是否小于第三预设夹角阈值；所述第三预设夹角阈值大于所述第二预设夹角阈值；
[0042]若小于，确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面；其中，K为不大于N的正整数。
[0043]可选的，所述第一确定模块还用于:在确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面之后，根据所述N个平面中的每个点的法向量重新分别确定所述N个平面的法向量及面积。
[0044]本发明实施例中，可以将采集的三维点云中的点投影到不同的检测平面中，最后根据检测平面进行渲染，即在渲染过程中充分考虑了三维图像中的结构信息，提升了渲染过程中的去噪能力，能够使得到的结果尽量准确，尽量保证得到的三维图像不会失真。
【专利附图】
【附图说明】
[0045]图1为本发明实施例中三维图像处理方法的主要流程图；
[0046]图2为本发明实施例中电子设备的主要结构框图。
【具体实施方式】
[0047]本发明实施例提供一种三维图像处理方法，包括:针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云；取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量；取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面；对所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像
[0048]本发明实施例中，可以将采集的三维点云中的点投影到不同的检测平面中，最后根据检测平面进行渲染，即在渲染过程中充分考虑了三维图像中的结构信息，提升了渲染过程中的去噪能力，能够使得到的结果尽量准确，尽量保证得到的三维图像不会失真。
[0049]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0050]另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示:单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0051]下面结合附图对本发明优选的实施方式进行详细说明。
[0052]请参见图1，本发明实施例提供一种三维图像处理方法，所述方法的主要流程描述如下。
[0053]步骤101:针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云。
[0054]可选的，本发明实施例中，针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，可以包括:确定所述三维点云中包括的每个点的法向量；根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标，对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别。
[0055]可选的，本发明实施例中，根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标，对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别，可以包括:将法向量和坐标均满足同一预设条件的点聚合为一个类别，获得所述N个类别；其中，所述预设条件为:法向量与预设方向之间的夹角位于第一预设夹角阈值范围内，且坐标位于第一预设区域内。
[0056]例如，其中一个预设条件为:点的法向量与Y轴之间的夹角位于预设夹角阈值范围A内、且点的坐标均位于Y轴负方向，其中另一个预设条件为:点的法向量与Y轴之间的夹角位于预设夹角阈值范围B内、且点的坐标均位于Y轴正方向，等等。
[0057]每个类别对应一个平面，可以理解为，将多个点聚为一类，就是将这些点对应到一个平面中。
[0058]可选的，本发明实施例中，在针对采集的三维点云进行聚类，获得所述N个类别之后，还可以包括:根据针对所述三维对象的空间测量精度，确定所述三维点云中每个点的坐标，及，根据其中每个类别中的点的空间位置，确定每个点在各自对应的类别中的权重。
[0059]在采集所述三维点云之后，可以确定其中的每个点对应的坐标。例如，可以选取其中的一个点作为坐标原点建立坐标系，从而可以确定其中的每个点的坐标。
[0060]在确定所述N个类别后，对于每个类别，可以确定其中不同点的不同权重，S卩，对于一个点来说，其对应的权重是针对该点所对应的类别的。确定权重可以有不同的方式，例如一种可能的方式为:在通过所述电子设备采集所述三维点云时，所述三维点云中的点与所述电子设备之间的距离有远有近，则可以规定所述三维点云中与所述电子设备之间的距离越近的点权重越大。
[0061]步骤102:取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量。
[0062]在对所述三维点云进行聚类后，可以得到所述N个类别，每个类别对应一个平面，也就是说可以得到N个平面，对于其中的每个平面，都可以计算其法向量，及还可以计算每个平面的面积及确定每个平面的中心点。
[0063]例如，对于其中的第i个平面来说，计算其法向量，一种计算方式例如可以是:将所述第i个平面中的各个点的法向量根据各个点相应的权重进行加权平均，得到所述第i个平面的法向量。
[0064]在计算平面的法向量时考虑每个点的权重，可以使得到的结果重点更为突出。
[0065]在理想情况下，得到所述N个平面后，所述三维点云中的每个点应该都可以归入其中的一个平面中。但有时可能会有一些点没有被纳入任何一个平面，如果不对这些点进行处理，在渲染时就会漏掉其中的一些点，处理结果也会不够准确。因此，可选的，本发明实施例中，在根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量之后，还可以包括:
[0066]取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:判断所述三维点云中是否有不属于其中任一类别的点；若有，判断不属于其中任一类别的点的法向量与所述第i个平面的法向量之间的夹角是否小于第二预设夹角阈值；
[0067]若不属于其中任一类别的点的法向量与其中M个平面的法向量之间的夹角小于所述第二预设阈值，分别确定不属于其中任一类别的点与该M个平面之间的距离，并确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面；其中，所述第j个平面为:与该不属于其中任一类别的点的距离最短的平面；M为不大于N的正整数。
[0068]例如，在确定所述N个平面的法向量之后，如果判断出所述三维点云中还有一个点不属于其中的任一个平面，则可以判断，所述N个平面中，是否有平面的法向量与该点的法向量之间的夹角小于所述第二预设夹角阈值，若有，则确定满足该条件的平面的数量，如果只有一个，则可以直接确定该点属于该平面，如果有多个，则可以分别确定该点与该多个平面之间的距离，在确定多个距离后，可以确定其中值最小的距离，则可以确定该点属于该值最小的距离所对应的平面。
[0069]可选的，本发明实施例中，确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面，包括:判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离；若小于所述预设距离，确定不属于其中任一类别的点属于所述第j个平面。
[0070]在该实施例中，在确定所述N个平面的法向量之后，如果判断出所述三维点云中还有一个点不属于其中的任一个平面，则可以判断，所述N个平面中，是否有平面的法向量与该点的法向量之间的夹角小于所述第二预设夹角阈值，若有，则确定满足该条件的平面的数量，如果确定出的平面只有一个，则确定该点与该平面之间的距离是否小于所述预设距离，若小于，则确定该点属于该平面。
[0071]如果确定出的平面有多个，则可以分别确定该点与该多个平面之间的距离，在确定多个距离后，可以确定其中值最小的距离，并确定该值最小的距离所对应的平面，确定该点与该平面之间的距离是否小于所述预设距离，若小于，则可以确定该点属于该值最小的距离所对应的平面。
[0072]可选的，本发明实施例中，在判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离之后，还可以包括:若不小于所述预设距离，取k为从I至K的整数，分别进行以下步骤:判断不属于其中任一类别的点的法向量与第k个平面的法向量之间的夹角是否小于第三预设夹角阈值；所述第三预设夹角阈值大于所述第二预设夹角阈值；若小于，确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面；其中，K为不大于N的正整数。
[0073]本发明实施例中，可以预设有不同的预设夹角阈值，例如按照从小到大的关系，分别预设有所述第二预设夹角阈值、所述第三夹角阈值、第四夹角阈值等等。但对于每个平面来说，面积不同所能够承受的预设夹角阈值限度也就不同，一般来说，面积越大，则能够对应的预设夹角阈值的上限也就越大。例如，有平面I和平面2，所述平面I的面积大于所述平面2的面积，则所述平面I能够支持的预设夹角阈值可能就包括所述第二预设夹角阈值、所述第三夹角阈值和所述第四夹角阈值，而所述平面2能够支持的预设夹角阈值可能就只包括所述第二预设夹角阈值和所述第三夹角阈值，而不能支持所述第四夹角阈值。
[0074]之所以在判断不属于其中任一类别的点的法向量与所述第k个平面的法向量之间的夹角是否小于所述第三预设夹角阈值时取k是从I至K的整数，而不是从I至N的整数，K不大于N，就是因为在提高预设夹角阈值后，可能会有平面不支持，则在判断时自然无需再判断这些平面。
[0075]例如，对于所述第一个平面来说，如果已经将其对应的预设夹角阈值提到了上限，例如该上限为所述第四预设夹角阈值，而该点的法向量与所述第一个平面的法向量之间的夹角依然不小于所述第四预设夹角阈值，则所述第一个平面对应的预设夹角阈值已无法再提高，可以继续判断该点与其中的第二个平面，判断方式与所述第一个平面的判断方式相同。因为每个平面所对应的预设夹角阈值可能不同，从而可以尽量将不同的点纳入到不同的平面中，避免遗漏。
[0076]以下通过一个较为详细的例子来说明对不属于任一平面的一个点进行处理的整个过程。
[0077]例如，在对所述三维点云进行聚类后，获得了 3个类别，也得到了该3个类别对应的法向量、面积和中心点。之后，确定出还有一个点不属于其中任一个类别，即任一个平面，则可以分别判断该点的法向量与该3个法向量之间的夹角是否小于所述第二预设夹角阈值。
[0078]例如该点的法向量与该3个法向量之间的夹角均小于所述第二预设夹角阈值，则可以分别确定该点与该3个法向量之间的距离，在确定完毕后，从中选择一个值最小的距离，例如第3个平面的法向量与该点之间的距离最小。则，继续判断该点与该第3个平面之间的距离是否小于所述预设距离，若小于所述预设距离，则可以确定该点属于该第3个平面。
[0079]若不小于所述预设距离，则可以确定比所述第二预设夹角阈值高一层级的所述第三预设夹角阈值，所述第三预设夹角阈值大于所述第二预设夹角阈值，同时确定支持所述第三夹角阈值的平面，例如该3个平面均支持所述第三夹角阈值，则可以继续分别判断该点的法向量与该3个法向量之间的夹角是否小于所述第三预设夹角阈值，例如该点的法向量与该3个平面的法向量之间的夹角均不小于所述第二预设夹角阈值，则可以确定该点不属于其中任一个平面。
[0080]本发明实施例中，在确定所述N个平面后，所述三维点云中可能会有多个点都不属于其中的任一个平面，则对每个点的处理方式均可以相同，上面已经对一个点的处理方式进行了说明，此处不多赘述。
[0081]本发明实施例中，在确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面之后，还包括:根据所述N个平面中的每个点的法向量重新分别确定所述N个平面的法向量及面积，还可以重新确定每个平面的中心点。较佳的，可以只对有新增的点的平面重新确定其法向量、面积和中心点，在尽量保证结果的准确性的前提下可以减少工作量。
[0082]步骤103:取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面。
[0083]在尽量将每个点都归入所述N个平面后，可以将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量的方向以及所述第i个平面的中心点所在的位置进行投影，投影到一个平面中，该平面可以称为所述第i个平面对应的检测平面。对所述N个平面均进行类似投影，可以得到所述N个检测平面。
[0084]作为所述N个平面来说，这个“平面”可能不一定完全平整，可能会具有一定的“厚度”，即，对于其中一个平面来说，其中的点可能不完全位于一个真正的平面中。因此要将所述N个平面重新进行投影，把其中的点投影到真正的平面中，S卩，所述N个检测平面是真正意义上的平面。
[0085]步骤104:对所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像。
[0086]在得到所述N个检测平面后，可以对所述N个检测平面进行渲染。所述N个检测平面是真正意义上的平面，这是在充分考虑了所述三维点云的结构化特征的基础上得到的检测平面，并且尽量将所述三维点云中的每个点都放入了所述N个检测平面中，根据所述N个检测平面进行渲染，得到的就是去噪后的渲染结果，有效提高了渲染结果的准确性。
[0087]请参见图2，基于同一发明构思，本发明实施例提供一种电子设备，所述电子设备可以包括聚类模块201、第一确定模块202、投影模块203和渲染模块204。例如，所述电子设备可以是手机、PAD (平板电脑)、PC (个人计算机)、智能电视等等不同的设备，或者所述电子设备也可以是用于进行专业图像处理的设备，等等，本发明不做限制。
[0088]聚类模块201用于针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云。
[0089]第一确定模块202用于取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量。
[0090]投影模块203用于取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面。
[0091 ] 渲染模块204用于对所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像。
[0092]可选的，本发明实施例中，所述电子设备还可以包括第二确定模块，用于:在针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别之后，根据针对所述三维对象的空间测量精度，确定所述三维点云中每个点的坐标，及，根据其中每个类别中的点的空间位置，确定每个点在各自对应的类别中的权重。
[0093]可选的，本发明实施例中，聚类模块201具体用于:确定所述三维点云中包括的每个点的法向量；根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标，对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别。
[0094]可选的，本发明实施例中，聚类模块201具体用于:根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标，对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别，具体为:将法向量和坐标均满足同一预设条件的点聚合为一个类别，获得所述N个类别；其中，所述预设条件为:法向量与预设方向之间的夹角位于第一预设夹角阈值范围内，且坐标位于第一预设区域内。
[0095]可选的，本发明实施例中，第一确定模块202具体用于:将所述第i个平面中的各个点的法向量根据各个点相应的权重进行加权平均，得到所述第i个平面的法向量。
[0096]可选的，本发明实施例中，第一确定模块202还用于:
[0097]在根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量之后，取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:判断所述三维点云中是否有不属于其中任一类别的点；若有，判断不属于其中任一类别的点的法向量与所述第i个平面的法向量之间的夹角是否小于第二预设夹角阈值；
[0098]若不属于其中任一类别的点的法向量与其中M个平面的法向量之间的夹角小于所述第二预设阈值，分别确定不属于其中任一类别的点与该M个平面之间的距离，并确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面；其中，所述第j个平面为:与该不属于其中任一类别的点的距离最短的平面；M为不大于N的正整数。
[0099]可选的，本发明实施例中，第一确定模块202具体用于确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面，具体为:判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离；若小于所述预设距离，确定不属于其中任一类别的点属于所述第j个平面。
[0100]可选的，本发明实施例中，第一确定模块202还用于:在判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离之后，若不小于所述预设距离，取k为从I至K的整数，分别进行以下步骤:
[0101]判断不属于其中任一类别的点的法向量与第k个平面的法向量之间的夹角是否小于第三预设夹角阈值；所述第三预设夹角阈值大于所述第二预设夹角阈值；
[0102]若小于，确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面；其中，K为不大于N的正整数。
[0103]可选的，本发明实施例中，第一确定模块202还用于:在确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面之后，根据所述N个平面中的每个点的法向量重新分别确定所述N个平面的法向量及面积。
[0104]本发明实施例提供一种三维图像处理方法，包括:针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云；取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量；取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面；对所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像
[0105]本发明实施例中，可以将采集的三维点云中的点投影到不同的检测平面中，最后根据检测平面进行渲染，即在渲染过程中充分考虑了三维图像中的结构信息，提升了渲染过程中的去噪能力，能够使得到的结果尽量准确，尽量保证得到的三维图像不会失真。
[0106]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0107]在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0108]所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0109]另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0110]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM, Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM, Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0111]具体来讲，本申请实施例中的一种信息处理方法对应的计算机程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与一种三维图像处理方法对应的计算机程序指令被一电子设备读取或被执行时，包括如下步骤:
[0112]针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云；
[0113]取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量；
[0114]取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面；
[0115]对所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像。
[0116]可选的，所述存储介质中存储的与步骤:在针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，对应的计算机指令在被执行之后，还包括:
[0117]根据针对所述三维对象的空间测量精度，确定所述三维点云中每个点的坐标，及，根据其中每个类别中的点的空间位置，确定每个点在各自对应的类别中的权重。
[0118]可选的，所述存储介质中存储的与步骤:针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，对应的计算机指令在具体被执行过程中，具体包括:
[0119]确定所述三维点云中包括的每个点的法向量；
[0120]根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标,对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别。
[0121]可选的，所述存储介质中存储的与步骤:根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标，对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别,对应的计算机指令在具体被执行过程中，具体包括:
[0122]将法向量和坐标均满足同一预设条件的点聚合为一个类别，获得所述N个类别；其中，所述预设条件为:法向量与预设方向之间的夹角位于第一预设夹角阈值范围内，且坐标位于第一预设区域内。
[0123]可选的，所述存储介质中存储的与步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，对应的计算机指令在具体被执行过程的过程中，包括:
[0124]将所述第i个平面中的各个点的法向量根据各个点相应的权重进行加权平均，得到所述第i个平面的法向量。
[0125]可选的，所述存储介质中存储的与步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量，对应的计算机指令在具体被执行之后,还包括:
[0126]取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:判断所述三维点云中是否有不属于其中任一类别的点；若有，判断不属于其中任一类别的点的法向量与所述第i个平面的法向量之间的夹角是否小于第二预设夹角阈值；
[0127]若不属于其中任一类别的点的法向量与其中M个平面的法向量之间的夹角小于所述第二预设阈值，分别确定不属于其中任一类别的点与该M个平面之间的距离，并确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面；其中，所述第j个平面为:与该不属于其中任一类别的点的距离最短的平面；M为不大于N的正整数。
[0128]可选的，所述存储介质中存储的与步骤:确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面，对应的计算机指令在具体被执行的过程中，包括:
[0129]判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离；
[0130]若小于所述预设距离，确定不属于其中任一类别的点属于所述第j个平面。
[0131]可选的，所述存储介质中存储的与步骤:判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离，对应的计算机指令在具体被执行之后，还包括:
[0132]若不小于所述预设距离，取k为从I至K的整数，分别进行以下步骤:
[0133]判断不属于其中任一类别的点的法向量与第k个平面的法向量之间的夹角是否小于第三预设夹角阈值；所述第三预设夹角阈值大于所述第二预设夹角阈值；
[0134]若小于，确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面；其中，K为不大于N的正整数。
[0135]可选的，所述存储介质中存储的与步骤:确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面，对应的计算机指令在具体被执行之后，还包括:
[0136]根据所述N个平面中的每个点的法向量重新分别确定所述N个平面的法向量及面积。
[0137]以上所述，以上实施例仅用以对本申请的技术方案进行了详细介绍，但以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，不应理解为对本发明的限制。本【技术领域】的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种三维图像处理方法，包括以下步骤: 针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云； 取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量； 取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面； 对所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别之后，还包括:根据针对所述三维对象的空间测量精度，确定所述三维点云中每个点的坐标，及，根据其中每个类别中的点的空间位置，确定每个点在各自对应的类别中的权重。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，包括: 确定所述三维点云中包括的每个点的法向量； 根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标，对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标，对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别，包括:将法向量和坐标均满足同一预设条件的点聚合为一个类别，获得所述N个类别；其中，所述预设条件为:法向量与预设方向之间的夹角位于第一预设夹角阈值范围内，且坐标位于第一预设区域内。
5.如权利要求2-4任一所述的方法，其特征在于，根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，包括:将所述第i个平面中的各个点的法向量根据各个点相应的权重进行加权平均，得到所述第i个平面的法向量。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量之后，还包括: 取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:判断所述三维点云中是否有不属于其中任一类别的点；若有，判断不属于其中任一类别的点的法向量与所述第i个平面的法向量之间的夹角是否小于第二预设夹角阈值； 若不属于其中任一类别的点的法向量与其中M个平面的法向量之间的夹角小于所述第二预设阈值，分别确定不属于其中任一类别的点与该M个平面之间的距离，并确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面；其中，所述第j个平面为:与该不属于其中任一类别的点的距离最短的平面；M为不大于N的正整数。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面，包括: 判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离； 若小于所述预设距离，确定不属于其中任一类别的点属于所述第j个平面。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离之后，还包括:若不小于所述预设距离，取k为从I至K的整数，分别进行以下步骤: 判断不属于其中任一类别的点的法向量与第k个平面的法向量之间的夹角是否小于第三预设夹角阈值；所述第三预设夹角阈值大于所述第二预设夹角阈值； 若小于，确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面；其中，K为不大于N的正整数。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，在确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面之后，还包括:根据所述N个平面中的每个点的法向量重新分别确定所述N个平面的法向量及面积。
10.一种电子设备，包括: 聚类模块，用于针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别，N为正整数；其中每个类别对应一个平面，所述三维点云为根据三维对象得到的三维点云； 第一确定模块，用于取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量； 投影模块，用于取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:将所述第i个平面中包括的点按照所述第i个平面的法向量投影到一个平面中，该平面为所述第i个平面对应的检测平面；共得到N个检测平面； 渲染模块，用于对 所述N个检测平面进行渲染，得到所述三维对象对应的三维图像。
11.如权利要求10所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备还包括第二确定模块，用于:在针对采集的三维点云进行聚类，获得N个类别之后，根据针对所述三维对象的空间测量精度，确定所述三维点云中每个点的坐标，及，根据其中每个类别中的点的空间位置，确定每个点在各自对应的类别中的权重。
12.如权利要求11所述的电子设备，其特征在于，所述聚类模块具体用于:确定所述三维点云中包括的每个点的法向量；根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标,对所述三维点云中包括的点进行聚类，获得所述N个类别。
13.如权利要求12所述的电子设备，其特征在于，所述聚类模块具体用于:根据所述三维点云中每个点的法向量及坐标,对所述三维点云中包括的点进行聚类,获得所述N个类别，具体为:将法向量和坐标均满足同一预设条件的点聚合为一个类别，获得所述N个类别；其中，所述预设条件为:法向量与预设方向之间的夹角位于第一预设夹角阈值范围内，且坐标位于第一预设区域内。
14.如权利要求11-13任一所述的电子设备，其特征在于，所述第一确定模块具体用于:将所述第i个平面中的各个点的法向量根据各个点相应的权重进行加权平均，得到所述第i个平面的法向量。
15.如权利要求14所述的电子设备，其特征在于，所述第一确定模块还用于: 在根据第i个平面中的每个点的法向量确定所述第i个平面的法向量，共得到N个平面的法向量之后，取i为从I至N的整数，分别进行以下步骤:判断所述三维点云中是否有不属于其中任一类别的点；若有，判断不属于其中任一类别的点的法向量与所述第i个平面的法向量之间的夹角是否小于第二预设夹角阈值； 若不属于其中任一类别的点的法向量与其中M个平面的法向量之间的夹角小于所述第二预设阈值，分别确定不属于其中任一类别的点与该M个平面之间的距离，并确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面；其中，所述第j个平面为:与该不属于其中任一类别的点的距离最短的平面；M为不大于N的正整数。
16.如权利要求15所述的电子设备，其特征在于，所述第一确定模块具体用于确定不属于其中任一类别的点属于该M个平面中的第j个平面，具体为:判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离；若小于所述预设距离，确定不属于其中任一类别的点属于所述第j个平面。
17.如权利要求16所述的电子设备，其特征在于，所述第一确定模块还用于:在判断不属于其中任一类别的点与所述第j个平面的距离是否小于预设距离之后，若不小于所述预设距离，取k为从I至K的整数，分别进行以下步骤: 判断不属于其中任一类别的点的法向量与第k个平面的法向量之间的夹角是否小于第三预设夹角阈值；所述第三预设夹角阈值大于所述第二预设夹角阈值； 若小于，确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面；其中，K为不大于N的正整数。
18.如权利要求17所述的电子设备，其特征在于，所述第一确定模块还用于:在确定不属于其中任一类别的点属于所述第k个平面之后，根据所述N个平面中的每个点的法向量重新分别确定所述N个平面 的法向量及面积。
【文档编号】G06T5/00GK104050709SQ201410251325
【公开日】2014年9月17日 申请日期:2014年6月6日 优先权日:2014年6月6日
【发明者】林 源, 张贺 申请人:联想(北京)有限公司