大规模散乱点的k邻域快速搜索算法

针对大规模散乱点数据k最近邻域搜索速度慢和稳定性差的问题,提出一种新的k邻域快速搜索算法.首先,引入空间分块策略将数据集中的点归入不同的子空间;其次,动态控制搜索步长的改变量,根据点到其自身小立方体边界的最小距离保证搜索结果的准确性;最后,通过改变预筛选点数量的右侧控制阈值来消除已有算法中由于初始数值不当引起的死循环.实验结果表明该算法对初始搜索步长、搜索步长增量、采样密度和不同的拓扑结构具有较强的稳定性,并且能更快地完成k邻域搜索.     

激光散乱点云K最近邻搜索算法

针对激光散乱点云的数据量大,且具有面型的特点,为降低存储器使用量,提高散乱点云的处理效率,提出了一种散乱点云K最近邻（KNN）搜索算法。首先,利用多级分块、动态链表的存储方式,只存储非空的子空间编号。对相邻子空间进行3进制编码,利用编码的对偶关系,建立相邻子空间之间的指针连接,构造出包含KNN搜索所需的各类信息的广义表,然后再搜索KNN。KNN搜索过程中,在计算被测点到候选点距离时,直接删除筛选立方体内切球之外的点,可将参入按距离排序的候选点数减少为现有算法的一半。依赖K值和不依赖K值的分块原则,均可计算不同的K邻域。实验结果表明,该算法不仅具有低的存储器使用量,而且具有较高的效率。     

两种空间分块策略K近邻搜索算法的比较研究

空间分块策略是K近邻搜索算法研究中的有效方法,然而现有算法进行空间划分时给出的子立方体大小主要取决于K值的大小,K值变化时需重新进行空间划分,影响了时间效率和稳定性。利用空间分块策略的优点,提出一种以建立离散数据空间索引为空间划分目标的K近邻搜索新算法。该算法预先对空间包围盒进行微分块,形成的子立方体结构仅与离散数据和预设参数相关,同一点云数据只需进行一次空间分配。搜索过程中,以计算点为球心建立空间动态球,判定符合条件的子立方体,进行K近邻搜索。测试结果表明,新算法较现有算法点云分配和遍历时间效率、随机点搜索时间稳定性及对不同K值的适应性等方面更具有优势。     

海量空间数据点k近邻的快速搜索算法

提出一种新的海量空间数据点k近邻的快速搜索算法.本算法综合考虑了空间数据的范围、数据点的总数、近邻点数目k以及数据点的密度,给出了一种新的估算子立方体边长的方法;采用空间分块策略,把数据空间划分成多个子立方体,子立方体的大小决定k近邻的搜索速度;最后记录每个子立方体所包含的数据点及每个点所属的子立方体编号,搜索测点的k近邻.大量数据的实验结果表明本算法可以大大提高在海量空间数据点中搜索测点k近邻的速度.     

基于动态网格k邻域搜索的激光点云精简算法

由非接触式扫描方法获得的点云数据存在大量的冗余点,为便于模型重构, 提出一种新的基于动态网格k邻域搜索的点云精简方法.首先,对点云进行k邻域搜索,在k邻域搜索过程中采用动态网格的方法快速寻找k邻域点;然后,根据数据点的k邻域计算点的曲率、点与邻域点法向夹角的平均值、点与邻域点的平均距离,并利用这3个参数定义特征判别参数和特征阈值,比较大小,对特征点进行提取;最后,利用包围盒法对非特征点进行二次精简,将精简后的点云与特征点拼接,实现精简目的.实验结果表明,所提出方法与其他k邻域搜索方法相比,提高了计算效率,并且将特征提取与二次精简方法相结合,既可保留模型的几何特征,又能避免空洞区域的产生,在精度和速度上都取得了较好的效果.     

散乱点云分割技术研究与实现

点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云具有相似的特征。首先对获取的散乱点云数据进行去噪、填补空洞和畸变等预处理,然后计算最小包围立方体分割点云空间并构建八叉树加速邻域点的搜索,为每个点构造最小二乘邻域,分析散乱点云数据的高斯曲率和平均曲率,再通过区域生长法得到低噪声的精确分块,自适应、智能化地对点云进行分块。经实验验证,该方法可以获得较好的分割效果。     

基于随机匹配的非局部相似块搜索算法

针对非局部相似块搜索问题,提出一个基于随机匹配的k近邻块匹配算法.在基于Jump Flooding传播的块匹配算法基础上,改进其候选参考块的产生方式,增加从查询块的局部邻域中随机产生候选参考块这一方式.这一改进提高了候选参考块匹配的可能性,进而提高了算法的匹配精确度.实验结果表明改进算法在时间效率和并行性上,与原算法相差不大,但在匹配精确度上,要优于原算法.     

一种聚类与滤波融合的点云去噪平滑方法

针对采集的原始三维点云数据存在噪声、表面不光滑不利于后期三维重建的问题,提出一种自适应密度聚类与双边滤波融合的三维点云去噪平滑方法。该方法首先对点云模型进行自适应密度聚类分析,根据聚类结果删除模型中的噪声点;然后再计算采样点的k邻域,并求得利用k邻域构造采样点所在平面的法矢,进而得到双边滤波因子,以对点云模型进行平滑。实验结果表明,该算法能有效识别并去除噪声,并对点云模型进行平滑,同时还能保持原始模型的特征信息。     

基于频率直方图的K邻域稀疏离群点移除算法

在点云预处理阶段,传统的基于k邻域的稀疏离群点移除算法尚存在一些不足。在点云的处理过程中,关于k邻域的大小以及所要滤去的稀疏离群点的噪声阈值方面,没有给出合理的选取方案。通过对散乱点云传统k近邻稀疏离群点移除算法的分析与研究,提出一种基于k邻域平均距离的频率直方图的分析方法,对传统基于k邻域的离群点移除算法进行了改进。通过该方法可以有效选取合理的k值与噪声阈值。该方法通过对散乱点云设置依次增大的k值,生成k邻域平均距离的统计直方图,分析统计直方图来确定k邻域值的适当大小。针对适当的k值,选取合理的噪声阈值对其进行去噪处理。通过这种方法,为稀疏离群点移除算法中k值和噪声阈值的选取提供了理论依据,提高了点云搜索效率的同时有效防止了离群点的过度删除。     

基于分块运动估计的对象跟踪方法

针对摄像机运动和场景光照突变的情况,提出了一种基于分块运动估计的对象跟踪算法。首先,对图像进行分块角点匹配,得到各块运动参数,然后对各块进行分块运动补偿和光照补偿;对补偿后的图像进行相邻帧差分得到目标的近似质心位置;跟踪过程则融合运动目标加权颜色直方图和梯度直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,采用螺旋搜索算法,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置。实验结果表明,该算法能够有效克服光照剧烈变化,在动态背景下能达到对对象的准确跟踪。     

约束改进的ICP点云配准方法

提高配准速度和精度是点云配准研究的重点。提出一种距离约束改进的迭代邻近点算法,针对邻近点法中找到的配准点,采用最近原则排除含相同点的点对;使用配准点重心作为参考点,结合点对距离约束排除误配准点对后进行点云配准;与使用点云重心作为参考点的方法和迭代邻近点算法进行了比较。实验结果表明,在配准速度和精度方面,提出的算法都有了提高,实现了点云的快速、准确配准。     

基于均值漂移聚类的点模型简化方法

为了有效简化稠密采样点模型,提出了一个基于均值漂移（mean shift）聚类的点模型简化方法。通过mean shift迭代过程,计算点模型中点对应的局部模式点,即模态点。利用模态点代替聚集在其周围的数据点,实现对模型的简化。实验结果表明该算法能有效减少稠密采样点模型的点数,且简化速度较快,简化模型能很好地保持原始模型的几何形状。     

基于特殊角点和基点定位在线掌纹的方法

本文简述了目前在线掌纹定位的主要方法,提出一种通过寻找特殊角点和基点实现在线掌纹的定位。该方法基于掌纹的形状特点,先定位特殊角点,再通过统计块点方向和求梯度确定感兴趣的纹线上的一点,最后用灰度值跟踪方法确定特殊基点。该定位方法减少了手掌张开强度因素造成的影响,并取得了理想的实验结果。     

Bluetooth Piconet无线链路接入技术研究

本文对BluetoothPiconet(蓝牙微微网)无线链路的接入控制机制进行深入分析,这对研究和应用Bluetooth技术非常重要。     

一种在计算机上生成凸包的算法

在计算机上实现生成凸包的算法很多，笔者设计的这一算法主要是利用了在计算机表示中，任意两个点之间必定是有一定距离的，而数学上两个点之间的距离可以是无限小这一特点。我们总可以在计算机上任意两个点的位置之间插入一个数学上的点，这个点计算机可能无法表示，但它是可以被计算的。利用这一特点设计了本算法。     

多阈值提取平面点云边界点的方法

针对基于切片技术的点云数据重建算法需要提取切片内点云边界点,及现有算法效率低、提取效果不好等问题,提出一种多阈值提取平面点云边界点的算法。通过选取判断点的k个近邻点,计算相邻两点与判断点连线间夹角,由于边界点必存在最大夹角,通过判断最大夹角是否超过设定阈值,从而快速提取边界点。通过对阈值设值分析,不同点云数据的边界提取实验及几种方法间比较,该方法不受点云形状影响,均能较好提取边界点,且优于其他3种算法。结果表明该方法在保证原始点云特征信息的前提下,可较好提取边界点,提高后续点云重建速度与效率。     

The numerical calculation of topological turning points

We introduce the definition of topological turning point of a function ?(x, λ): ?×?→?, then we propose a numerical method for calculating it. This new definition does not require any regularity for ? but its continuity; moreover, topological turning point coincides with turning point when ? is sufficiently smooth. The numerical method that we introduce has linear rate of convergence, and it is of secure convergence.     

一种三维颅骨表面标志点平滑移动的方法

在计算机辅助颅像重合研究中，需要在三维颅骨表面的特征位置处做标志，并且在三维空间中需要对标志点进行交互操作，其中在颅骨表面移动标志点是比较复杂的操作，针对这一问题，本文提出了一种基于平面相交的移动标志点方法，经实验表明，该方法能够高效地移动三维标志点，达到理想的效果。     

一种计算机图形曲线转戾点的数值计算方法

文章提供了一种利用计算机图形处理技术对二维曲线转戾点进行采样的数值计算方法,并对计算过程中的一些具体问题提出了针对性的解决方案,包括对奇异点和不同轴向曲线的处理方法。     

基于中心区域基准点的指纹匹配算法

指纹匹配是自动指纹识别中的重要环节。首先介绍了指纹匹配中已有的一些方法和指纹匹配需要解决的问题,继而提出了一种基于中心区域基准点的指纹匹配算法,通过搜寻中心区域的细节点集合定位基准点对,以此计算旋转和平移参数,最后统计姿势矫正后的匹配点个数来实现两枚指纹的比对。实验结果表明,针对图像质量不同的两个指纹库,该算法能有效地抵抗图像噪声,准确定位基准点,达到较高的准确率。