点云(Point Cloud)是指目标表面特性的海量点集合 [ 1 ] ^{[1]} [1],一般是通过激光测量或摄影测量获得的。能够以较高的精度反应地表的真实情况,如地面状态、地物反射特征等等。
激光点云与摄影点云
对于激光测量得到的点云,包括三维坐标(XYZ)和激光反射强度。这类点云通常可以通过回波特性和反射强度判别物体的状态,例如植被会有多次回波,反射强度也要弱于建筑。
对于摄影测量得到的点云,通常包括三维坐标(XYZ)和颜色信息。颜色信息在识别物体上有着重要的语义。
稀疏点云与密集点云
三维坐标测量机获得的点数量较少,点与点的间距也较大,称为稀疏点云(如全站仪获取的点云)。
而三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云,数量较多且较密集,称为密集点云。
点云的格式
事实上点云的存储就是一张属性表,常见的格式有pts,asc,dat,stl,imw,xyz,txt,csv等。
下图是用CloudCompare软件打开的点云数据:
基于点云数据的特性,生产活动中常常将其运用于三维实体重建、自动驾驶、地物分割、地图绘制、机器视觉、安全隐患排除等领域。
点云分割
一般是逐体素对点云数据进行判别,类似全卷积中的逐像素分割。点云分割又可以分为部件分割和整体分割。
点云补全
点云补全类似于GAN,就是编码器和解码器的对抗过程。能够将缺失的点云部件补全。
点云配准
点云配准一般用于医学和地图学领域,将两个不同拍摄角度的点云数据进行拼接、融合。
点云检测
类似于图像识别,点云检测对点云中的地物进行识别、跟踪。
[1] https://baike.baidu.com/item/%E7%82%B9%E4%BA%91/10823598?fr=aladdin