公开(公告)号：CN111612728B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202010449147.4

申请日：2020-05-25

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 林春雨 ,  宋绪杰 ,  戴孙浩 ,  詹书涛

IPC: G06T5/50 ,  G06T7/10 ,  G06T7/50 ,  G06T7/80 ,  G06T15/10

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于双目RGB图像的3D点云稠密化方法和装置。所述方法包括：步骤1，由双目RGB图像生成深度图像；根据所述深度图像的深度信息，估计所述深度图像的每个像素点在LiDAR坐标系下的大致三维坐标点；步骤2，使用循环RANSAC算法进行点云的地面分割，并提取非地面点云；步骤3，将提取的所述非地面点云插入KDTree，根据所述每个像素点在LiDAR坐标系下的大致三维坐标点，在KDTree中搜索预定数量的近邻点，利用所述近邻点进行曲面重建；步骤4，根据曲面重建结果和LiDAR与相机的标定参数，由计算几何方法导出所述大致三维坐标点的精确坐标点，并将所述精确坐标点与原始LiDAR点云进行融合，得到稠密化点云。

公开(公告)号：CN111612728A

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN202010449147.4

申请日：2020-05-25

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 林春雨 ,  宋绪杰 ,  戴孙浩 ,  詹书涛

IPC: G06T5/50 ,  G06T7/10 ,  G06T7/50 ,  G06T7/80 ,  G06T15/10

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于双目RGB图像的3D点云稠密化方法和装置。所述方法包括：步骤1，由双目RGB图像生成深度图像；根据所述深度图像的深度信息，估计所述深度图像的每个像素点在LiDAR坐标系下的大致三维坐标点；步骤2，使用循环RANSAC算法进行点云的地面分割，并提取非地面点云；步骤3，将提取的所述非地面点云插入KDTree，根据所述每个像素点在LiDAR坐标系下的大致三维坐标点，在KDTree中搜索预定数量的近邻点，利用所述近邻点进行曲面重建；步骤4，根据曲面重建结果和LiDAR与相机的标定参数，由计算几何方法导出所述大致三维坐标点的精确坐标点，并将所述精确坐标点与原始LiDAR点云进行融合，得到稠密化点云。