基于切片凹包轮廓约束的隧洞点云噪声自动剔除方法与流程

本发明涉及点云数据处理与隧道工程监测的，具体涉及一种基于切片凹包轮廓约束的隧洞点云噪声自动剔除方法。

背景技术：

1、三维激光扫描技术已广泛应用于隧洞工程、矿山开采及地下空间规划等领域，能够快速获取隧洞结构的密集三维点云数据，为隧道变形监测、支护设计及施工质量评估提供重要数据支撑。然而，隧洞点云在采集过程中不可避免地混入施工人员、支护构件、测量设备等非结构噪声点，这些噪声点会干扰隧洞轮廓的精确提取，导致断面模型畸形，对后续分析与评估的可靠性造成不利影响。因此，在保持隧洞主体结构完整性的前提下有效去除噪声点，已成为隧洞点云后处理中的关键问题。

2、针对上述问题，现有技术中已经发展出多种点云去噪方法。其中，基于统计滤波的方法（如统计离群点去除sor）通过分析局部邻域距离分布识别噪声，实现简单，但在结构复杂或点云密度变化较大的场景中易产生误判。基于密度聚类的方法（如dbscan）能有效识别离散噪声，但其性能对邻域参数较为敏感，在大规模隧洞点云中兼顾全局一致性与局部适应性存在一定困难。基于模型拟合的方法（如ransac）可精确提取规则结构，但在存在变形或附属结构的复杂隧洞环境中，其适用性往往受到限制。

3、针对隧道点云的结构特性，一些方法利用中轴线距离或椭圆拟合进行去噪。例如，通过双向投影确定隧道中轴线，并基于点到轴线的距离实现噪声剔除；或沿轴线方向对点云进行切片，并采用椭圆拟合识别噪声点。此类方法在规则断面隧道中取得了较好效果，但其性能在一定程度上依赖于圆形或椭圆形断面假设。当应用于马蹄形、拱形等不规则断面时，轮廓拟合精度可能出现下降，进而影响噪声剔除的准确性。

4、此外，凹包算法作为点云轮廓提取的常用工具，能够精确描述复杂点集的边界形态，在地面物体提取、建筑物轮廓识别等领域已有成熟应用。但在隧洞点云处理中，现有研究多侧重于利用凹包进行轮廓提取或几何建模，对于如何基于切片轮廓约束进行系统性的噪声剔除，相关研究仍相对不足。同时，随着三维激光扫描精度的提升，点云数据规模往往达到亿级，而现有方法在处理大规模点云时的计算效率仍有待提高，难以充分满足实际工程应用中对数据处理速度的需求。

5、综上所述，在不规则断面隧洞中，如何在保护洞壁结构完整性的前提下精准剔除位于横截面内部的非结构噪声点是需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：在不规则断面隧洞中，如何在保护洞壁结构完整性的前提下精准剔除位于横截面内部的非结构噪声点。目的在于提供一种基于切片凹包轮廓约束的隧洞点云噪声自动剔除方法。解决了上述的技术问题。

2、本发明通过下述技术方案实现：

3、第一方面，本发明提供了一种基于切片凹包轮廓约束的隧洞点云噪声自动剔除方法，包括：

4、获取原始隧洞点云数据；

5、对原始隧洞点云数据进行主成分分析，将点云主方向旋转至与y轴平行，得到对齐后点云，并记录旋转矩阵；

6、沿y轴方向对对齐后点云进行等间距切片，得到多个切片点集；

7、对每个切片点集，将其投影至xz平面，采用凹包轮廓提取算法提取断面的凹包轮廓；

8、将凹包轮廓向内收缩预设距离，得到收缩轮廓；

9、对每个切片点集中的各点，判断其在xz平面上的投影点与收缩轮廓的位置关系，将位于收缩轮廓内部的点剔除，将位于收缩轮廓外部的点保留，得到去噪后切片点集；

10、将所有去噪后切片点集合并，并利用旋转矩阵进行逆变换恢复原始坐标系，得到去噪后的隧洞点云数据。

11、进一步地，所述对原始隧洞点云数据进行主成分分析，将点云主方向旋转至与y轴平行，得到对齐后点云，并记录旋转矩阵的步骤，包括：

12、提取点云在xy平面上的投影坐标；

13、计算所述投影坐标的协方差矩阵；

14、对所述协方差矩阵进行特征分解，得到对应隧道轴向延伸方向的主成分方向；

15、构造旋转矩阵，基于所述主成分方向将点云旋转至与y轴平行。

16、进一步地，所述沿y轴方向对对齐后点云进行等间距切片，得到多个切片点集的步骤，包括：

17、确定对齐后点云在y轴方向上的坐标最小值和坐标最大值；

18、获取切片厚度参数；

19、根据最小值、最大值和切片厚度参数，计算切片总数；其中，所述切片总数为最大值与最小值之差除以切片厚度参数后向上取整；

20、对于对齐后点云中的每个点，根据该点的y轴坐标、最小值和切片厚度参数，计算该点的切片索引，并根据切片索引将该点分配至对应的切片点集；其中，所述切片索引为该点的y轴坐标与最小值之差除以切片厚度参数后向下取整。

21、进一步地，所述对每个切片点集，将其投影至xz平面，采用凹包轮廓提取算法提取断面的凹包轮廓的步骤，包括：

22、对投影后的二维点云进行delaunay三角剖分，得到三角形集合；

23、计算三角形集合中每个三角形的外接圆半径；

24、获取预设形状参数；

25、将外接圆半径小于预设形状参数倒数的三角形确定为有效三角形，得到有效三角形集合；

26、提取有效三角形集合的边界边，构建凹包轮廓；

27、当凹包轮廓为包括多个子多边形的复合多边形时，选择面积最大的子多边形作为主轮廓。

28、进一步地，所述将凹包轮廓向内收缩预设距离，得到收缩轮廓的步骤，包括：

29、获取收缩参数；

30、根据收缩参数对主轮廓执行向内缓冲操作，得到收缩轮廓；

31、当收缩轮廓退化为空集或破碎为多个子多边形时，采用切片点集的包围矩形作为替代轮廓。

32、进一步地，所述对每个切片点集中的各点，判断其在xz平面上的投影点与收缩轮廓的位置关系，将位于收缩轮廓内部的点剔除，将位于收缩轮廓外部的点保留，得到去噪后切片点集的步骤，包括：

33、对于切片点集中的每个点，提取其在xz平面上的投影坐标；

34、从所述投影坐标发射射线，计算所述射线与收缩轮廓边界的交点个数；

35、当交点个数为奇数时，判定该点位于收缩轮廓内部，将该点作为噪声点剔除；

36、当交点个数为偶数时，判定该点位于收缩轮廓外部，将该点作为洞壁点予以保留；

37、将该切片点集中所有保留的点构成去噪后切片点集。

38、进一步地，所述将所有去噪后切片点集合并，并利用旋转矩阵进行逆变换恢复原始坐标系，得到去噪后的隧洞点云数据的步骤，包括：

39、按切片索引顺序读取各去噪后切片点集，将各去噪后切片点集拼接为完整点云；

40、对完整点云应用旋转矩阵执行逆变换，恢复原始坐标系；

41、采用流式写入与双缓冲并行机制，通过主线程对恢复原始坐标系后的点云数据执行颜色重建，通过写入线程执行磁盘写入，主线程与写入线程通过缓冲区队列协同工作，输出去噪后的隧洞点云数据。

42、第二方面，本发明提供了一种基于切片凹包轮廓约束的隧洞点云噪声自动剔除装置，包括：

43、获取模块，其用于获取原始隧洞点云数据；

44、分析模块，其用于对原始隧洞点云数据进行主成分分析，将点云主方向旋转至与y轴平行，得到对齐后点云，并记录旋转矩阵；

45、切片模块，其用于沿y轴方向对对齐后点云进行等间距切片，得到多个切片点集；

46、提取模块，其用于对每个切片点集，将其投影至xz平面，采用凹包轮廓提取算法提取断面的凹包轮廓；

47、收缩模块，其用于将凹包轮廓向内收缩预设距离，得到收缩轮廓；

48、剔除模块，其用于对每个切片点集中的各点，判断其在xz平面上的投影点与收缩轮廓的位置关系，将位于收缩轮廓内部的点剔除，将位于收缩轮廓外部的点保留，得到去噪后切片点集；

49、恢复模块，其用于将所有去噪后切片点集合并，并利用旋转矩阵进行逆变换恢复原始坐标系，得到去噪后的隧洞点云数据。

50、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：存储器，以及与所述存储器通信连接的一个或多个处理器；所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器实现上述的方法。

51、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。

52、本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

53、本发明先对原始隧洞点云数据进行姿态对齐，再沿隧洞轴向进行等间距切片，将三维点云处理问题转化为各切片二维断面上的轮廓约束处理问题。然后基于切片断面的凹包轮廓及其向内收缩形成的判别边界，对位于隧洞横截面内部的非结构噪声点进行识别和剔除，并对保留点进行合并和坐标系恢复，从而在不依赖规则断面假设的情况下，实现对不规则断面隧洞点云中内部噪声点的自动剔除，同时保留洞壁结构点云，为后续的断面分析、变形监测和三维重建提供去噪后的点云数据基础。