(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210676479.5 (22)申请日 2022.06.15 (71)申请人 嘉兴南洋职业 技术学院 地址 314000 浙江省嘉兴 市大德路9 99号 (72)发明人 徐佳艳　钱翀尉　徐文华　 (74)专利代理 机构 嘉兴启帆专利代理事务所 (普通合伙) 33253 专利代理师 程开生 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06T 17/00(2006.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 建筑装饰三维模型的对比方法 (57)摘要 本发明涉及图像数据处理领域， 具体涉及建 筑装饰三维模 型的对比方法。 该方法包括以下步 骤： 通过三维激光扫描技术获取目标物的点云数 据； 根据目标物的点云数据中各点的目标数据与 标准模型的点云数据中各点的目标数据计算目 标物的点云数据中各点与标准模型的点云数据 中各点的相似性指标， 根据相似性指标判断目标 物的点云数据和标准模型的点云数据中的匹配 点对， 并根据所述匹配点对目标物的点云数据与 标准模型的点云数据进行粗配准； 根据粗配准结 果对目标物的点云数据和标准模型的点云数据 进行精配准， 得到精配准结果； 根据精配准结果 计算目标物的点云包围盒和标准模型的点云包 围盒的重叠系数。 本发明提高了对建筑装饰三维 模型的对比过程的效率。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115098912 A 2022.09.23 CN 115098912 A 1.一种建筑装饰三维模型的对比方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 通过三维激光扫描技术获取目标物的点云数据， 所述点云数据包括三维坐标数据和 RGB颜色数据； 利用K近邻搜索方法找出目标物的点云数据中各点的邻近点， 根据目标物的点云数据 中各点的邻近点计算目标物的点云数据中各点的法向量； 根据目标物的点云数据中各点的 三维坐标数据和RGB颜色数据计算目标物的点云数据中各点对应的邻域平面的特征值； 根 据目标物的点云数据中各点的目标数据与标准模型的点云数据中各点的目标数据计算目 标物的点云数据中各点与标准模型的点云数据中各点的相似性指标， 根据所述相似性指标 判断目标物的点云数据和标准模型的点云数据中的匹配点对， 并根据所述匹配点对目标物 的点云数据与标准模型的点云数据进 行粗配准； 所述目标数据为法向量和对应的邻域平面 的特征值； 所述邻域平面 为邻域点拟合得到的平面； 根据粗配准结果对目标物的点云数据和标准模型的点云数据进行精配准， 得到精配准 结果； 根据精配准结果计算目标物的点云包围盒和标准模型的点云包围盒的重 叠系数。 2.根据权利要求1所述的建筑装饰三维模型的对比方法， 其特征在于， 所述根据目标物 的点云数据中各点的邻近点计算目标物的点云数据中各点的法向量， 包括： 对于目标物的点云数据中任一 点p， 利用如下公式构建协方差矩阵CV： 其中， p0为点p对应的邻域平面的质心， 点p的法向量协方差矩阵CV最小特征值对应的特 征向量， n 为点p对应的邻近点的数量， pi为点p对应的第i个邻近点， T为 转置。 3.根据权利要求1所述的建筑装饰三维模型的对比方法， 其特征在于， 所述根据目标物 的点云数据中各点的三 维坐标数据和RGB 颜色数据计算目标物的点云数据中各点对应的邻 域平面的特 征值， 包括： 计算点p与对应的邻近点之间的距离： 其中， Di为点p与对应的第i个邻近点之间的距 离， (xp， yp， zp)为点p的坐标， (xpi， ypi， zpi) 为点p的第i个邻近点的坐标； 得到了点p与对应的各邻近点之间的距离后， 对得到的距离Di进行归一化处理， 将归一 化处理后的距离记为di； 利用如下公式计算 点p对应的邻域平面的特 征值： 其中， S'p为点p对应的邻域平面的特征值， Sp为点p的饱和度， di表示点p与对应的第i个 邻近点之间的归一化后的距离， Si表示点p对应的第i个邻近点的饱和度， n为点p对应的邻 近点的数量。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115098912 A 24.根据权利要求1所述的建筑装饰三维模型的对比方法， 其特征在于， 所述根据目标物 的点云数据中各点的目标数据与标准模型的点云数据中各点的目标数据计算目标物的点 云数据中各点与标准模型的点云数据中各点的相似性指标， 包括： 对于目标物 的点云数据中的任一点p， 以及标准模型的点云数据中的任一点u， 根据如 下公式计算 点p与点u的相似性指标： 其中， XS为点p和点u的相似性指标， S'u为点u对应的邻域平面的特征值， θ 为点p和点u对 应的特征向量之间的夹角， S'p为点p对应的邻域平面的特 征值； 点p对应的特张向量的获取 方法包括： 计算点p与对应的邻近点的饱和度差值， 以点p为起点， 以饱和度差值的最大值对应的 邻近点为 终点， 构建色彩梯度向量 那么点p的特征向量 为点p对应的法向量， 为点p对应的特 征向量。 5.根据权利要求4所述的建筑装饰三维模型的对比方法， 其特征在于， 所述根据 所述相 似性指标判断目标物的点云数据和标准模型的点云数据中的匹配点对， 包括： 设置阈值T， 若XS大于阈值T， 则判定点p和点u较为相似， 将点p和点u作为匹配点对； 若 出现标准模型的点云数据中多点与目标物的点云数据中一点的相似性指标均大于T的情 况， 则将相似性指标最大的标准模型的点云数据中的点作为与目标物的点云数据中点相匹 配的点。 6.根据权利要求1所述的建筑装饰三维模型的对比方法， 其特征在于， 所述根据精配准 结果判断目标物的点云包围盒和标准模型的点云包围盒的重 叠系数， 包括： 分别获取目标物点云的最小有向包围盒和标准模型点云的最小有向包围盒， 并计算两 包围盒的重合系数： 其中， δ为目标物点云包围盒和标准模型点云包围盒的重叠系数， Vs为标准模型点云包 围盒体积， Vt为目标物点云包围盒体积， Vi为标准模型点云和目标物点云包围盒相交得到的 包围盒的体积。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115098912 A 3