散乱点云特征边缘交互提取

为了在具有多个特征边界的散乱点云上提取指定目标特征边界,提出了一种基于目标特征边界交互提取的算法。拾取目标特征及其周围的点云。利用KD树建立散乱点云的空间拓扑关系,计算出每个数据点的k邻域。通过数据点k邻域构成的最小二乘平面的投影点角度差,根据角度差的最大值来判断该点是否为边界点。拾取目标特征边界上的某个点作为种子点,按照某一个固定方向搜索边界点,直到搜索整条封闭边界为止。实验表明,该方法能够准确获取散乱点云上任意指定目标特征的边界。     

一种改进的散乱点云边界特征点提取算法

提出一种新的散乱点云边界特征点提取算法。根据点云数据小邻域内点用最小二乘法拟合建立微切平面,并将这些数据点向其微切平面投影,利用点集中每个点的场力大小之和可以体现点集平均作用的理论来分析投影面上点集的几何分布特性,据此检测边界特征点。利用双向最近点搜索算法对提取出来的特征点进行排序并自动生成边界曲线。实验结果证明该算法能够快速、准确、有效地提取点云的边界。     

一种基于散乱点云的边界提取算法

点云边界是曲面的重要特征之一,边界线的快速准确提取对于提高曲面重构的效率和质量具有重要意义。首先,采用基于kd-tree搜索的方法建立点云空间拓补关系,进行K邻域快速搜索,以采样点及其K邻域作为局部型面参考依据拟合微切平面,将其向微切平面投影;其次,在微切平面上建立局部坐标系,并对投影点进行参数化,根据邻域点集在采样点处的场力大小之和可以表示点集的平均作用来识别点云的边界特征点;最后,从提高边界线连续性的角度,利用NURBS曲线插值方法连接边界线。实验结果表明,该算法可以快速、有效地提取出点云的边界特征点,并得到C2连续的边界线,满足曲面重构的要求。     

一种非封闭自由曲面的点云边界提取算法

点云边界不仅作为表达曲面的重要的几何特征,而且作为求解曲面的定义域,对重建曲面模型的品质和精度起着重要的作用.以激光线性均匀扫描的点云数据为例论述了一种改进的空间非封闭自由曲面点云的边界提取方法,在原算法基础上增设阈值,变固定K值为变量K值.实验证明该算法不仅可以较快地提取边界,而且表达曲面边界特征比较精确.     

基于散乱点的增量式曲面逼近

针对用接触式三维点数据获取设备快速输入的物体表面散乱点云数据，提出了增量式B样条曲面快速逼近算法．该算法首先要获得重建曲面的边界数据，以生成初始曲面；然后对输入的散乱数据点云用投影法计算出其参数值；再用模板子块在曲面上移动，反算出模块子块的控制点；最后更新整个曲面的相应控制点，实现边输入、边逼近，即增量式曲面逼近．在输入过程中可看到曲面逐渐逼近目标曲面的过程，在误差大的区域可以增加输入点来改善曲面逼近效果．对于复杂曲面进行多次投影计算散乱数据点参数及曲面逼近，可达到良好效果．     

保留边界的点云简化方法

针对点云简化算法中边界点丢失的问题,提出了一种保留边界的三维散乱点云的非均匀简化算法。首先利用kd-tree建立散乱数据点云的空间拓扑关系,计算出每个数据点的k邻域;然后针对目前依据点云分布均匀性算法提取边界效率低的问题,提出一种改进的点云边界点判定算法;最后保留所有边界点,对非边界点,根据曲面变分值和k邻域点已保留比例,进行点云的非均匀简化。实验结果表明,该算法精度高,空间复杂度低,而且简化后点云边界保留完整。     

旋转体点云分离与旋转轴提取

提出了一种基于线元几何与运动方程的旋转体点云数据特征分离与旋转轴提取算法。该算法将三维空间中的点云数据投影到线元空间中,通过拟合运动方程并分析运动特征参数而计算出旋转轴位置。算法使用基于特征约束的klo-RANSAC（k-local-RANSAC）算法将特征点从自由曲面背景以及噪声中提取和分离,进一步提高了算法的收敛速度与健壮性。实验证明,本算法无需精确估算曲面法矢即能快速地从海量点云数据中迅速地识别与分离具有旋转特征的数据点并提取其旋转轴特征。     

复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法设计

为解决点云数据密度异常时复杂异型建筑立面测绘轮廓提取精度变差的问题,提出基于局部点云密度的复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法。引入基于平面投影和双边滤波的测绘点云数据平滑方法,对测绘数据进行去噪和平滑处理,并通过点云分割方法提取目标点云区域。通过基于改进Alpha Shapes算法的立面测绘轮廓提取方法,以边界网格筛选的方式,去除目标点云区域冗余点云数据后,使用滚动圆半径自适应调节方法提取轮廓数据。试验结果表明,所提取轮廓匹配度高达95.08%,具有良好的精度和可行性。该方法可在有效平滑点云数据、分割获取目标点云区域的同时,高精度提取复杂异型建筑立面测绘轮廓。     

散乱点云数据的高阶平滑隐式曲面重建

针对三维扫描或三维重建获取的散乱点云数据曲面重建问题, 提出基于拉普拉斯规则化的高阶平滑算法。首先, 计算点云数据的包围盒并离散化得到体素空间; 其次, 在体素空间根据隐式曲面的梯度和点云位置、法向信息建立目标函数, 并通过对目标函数的拉普拉斯规则化达到控制重建曲面光顺效果的目的; 再次, 根据最优化原理将重建问题转换为一个稀疏线性方程组求解问题; 最后, 通过步进立方体算法得到重建曲面的三角网格表示。定性和定量的实验结果表明, 该方法重建曲面绘制效果和精确度优于常用的Poisson方法。     

基于边界曲面零交叉点的体绘制

体绘制中体元二义性使灰度—梯度幅值传递函数空间中出现拱形区域, 可视化工具操作者难以快速、准确地选取出感兴趣目标。针对这个问题, 介绍了一种在传递函数空间引入边界曲面零交叉点特征的算法。该算法结合面绘制移动立方体算法跟踪边缘立方体并记录所有边界曲面的零交叉点, 并利用这些零交叉点的特征信息对灰度—梯度特征空间进行重构并选取感兴趣边界曲面。最后通过实验证明了上述方法对目标边界曲面的选取行之有效。