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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本发明公开了一种结合RANSAC和最近点采样算法的点云平面提取方法，包括以下步骤：利用改进后的RANSAC算法从点云数据中提取属于不同平面模型的平面点云数据，包括初始点选择、初始点共面性判断和平面拟合，以创建对应的初始点集并重新拟合平面；提出一种最近点采样算法，基于未采样点到所有采样点的距离，依次将所有未采样点加入采样点集并保存距离值,最后根据距离来区分属于同一平面模型的不同点云。本发明采用改进后的RANSAC算法从点云数据中提取属于不同平面模型的平面点云数据，再基于最近点采样算法，通过迭代搜索和更新采样点，有效地区分和识别属于同一平面方程的平行平面，可以应对包含多个平行平面的复杂点云数据，使平面的识别更加精确和高效。

主权项：1.一种结合RANSAC和最近点采样算法的点云平面提取方法，其特征在于：用于从三维点云数据中提取所有平面，该点云平面提取方法包括以下步骤：步骤1、利用改进后的RANSAC算法从点云数据中提取不同平面，具体步骤为：步骤1.1、初始点选择：随机选取一个点，以该点为中心，选择个最近邻点，构建初始内点集；步骤1.2、初始点共面性判断：因所选取的个点距离很近，所以只需分析第1个、第个和第个中心点法向量、、之间的平行关系，以判断这个点是否共面；若个点不共面，则返回步骤1.1重新选择初始点并创建对应的初始点集；若个点共面，则执行下一步骤；步骤1.3、平面拟合：对初始内点集采用奇异值分解方法拟合平面，得到初始内点集拟合平面的两个属性，即平面的偏移量和法向量，对于初始内点集以外的点，以点到初始内点集的个点所在平面的距离作为参照，若小于距离阈值，则将对应的点加入内点集中，获得包含初始内点集的内点集，反之则舍弃该点，在得到符合要求的内点集后，结合内点集数据采用奇异值分解方法重新拟合平面；若重新拟合后的平面内的点个数小于拟合平面所需的最小点数num，则返回步骤1.1重新选点；步骤2、利用最近点采样算法将步骤1中获得的内点集中的点提取至不同的平行平面，具体步骤为：步骤2.1、内点集中有个点，从内点集中选取第一个点作为起始点，得到采样点集；步骤2.2、初始化距离矩阵为维列向量，将所有值设为无穷大；步骤2.3、遍历未采样点集，计算每个未采样点到最新加入采样集的点的距离，若未采样点到最新加入采样集的点的距离小于距离矩阵中对应未采样点的值，更新该值为当前所求距离；步骤2.4、从距离矩阵中获得最小距离及对应未采样点，将未采样点加入采样点集，更新采样点集，将距离矩阵中对应新采样点的值设为无穷大；步骤2.5、如果最小距离大于距离阈值，则说明出现了平行平面，记录新平面的起始点和结束点；步骤2.6、重复步骤2.3~2.5，直到所有内点完成采样；步骤2.7、对不同平面进行可视化处理，完成各个平行平面的提取。

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