海量点云曲面增量拓扑重建EI北大核心CSCD

针对现有的曲面重建算法难以兼顾大规模采样数据的重建效率与重建曲面拓扑正确性的问题,提出一种基于局部Delaunay网格剖分的曲面增量重建算法.该算法采用波前扩展的策略,通过波前环的扩张、分裂、重叠面片的消除等步骤,将局部重建过程传播至每个样点的邻近区域,获得插值于采样点集的二维定向流形网格曲面,实现整个采样点集的增量拓扑重建;在曲面局部重建过程中,分别基于局部区域的Cocone算法与二维投影点集的Delaunay网格剖分方法重建曲面的尖锐区域与平坦区域,其中局部区域重建曲面网格的边界的正确性由区域之外的少量辅助样点保护.实验结果表明,文中算法具有较高的重建效率,适用于封闭和非封闭海量点云数据的重建;且在采样密度符合要求的情况下,重建的网格曲面与原表面拓扑同构.     

基于Delaunay规则的无组织采样点集表面重建方法

表面重建在3维地理信息系统、计算机辅助设计与图形学、计算机造型、逆向工程、虚拟仿真等应用领域有着广阔的应用前景。在前人研究的基础上,提出了一种基于Delaunay规则的3维表面重建方法,通过将局部采样顶点投影到局部切平面上,利用Delaunay规则对投影点进行约束三角剖分,并将剖分得到的顶点连接关系映射到3维空间中,即可得到采样点之间的相互连接关系,实现采样曲面S的表面重建。实验结果表明,算法在表面重建过程中可以有效检测不充分采样区域以及表面边界部分,适用于开、闭两种类型曲面的表面重建。此外,算法还具有实现简单、运行高效等优点。     

海量点云曲面增量拓扑重建

针对现有的曲面重建算法难以兼顾大规模采样数据的重建效率与重建曲面拓扑正确性的问题,提出一种基于局部Delaunay网格剖分的曲面增量重建算法.该算法采用波前扩展的策略,通过波前环的扩张、分裂、重叠面片的消除等步骤,将局部重建过程传播至每个样点的邻近区域,获得插值于采样点集的二维定向流形网格曲面,实现整个采样点集的增量拓扑重建;在曲面局部重建过程中,分别基于局部区域的Cocone算法与二维投影点集的Delaunay网格剖分方法重建曲面的尖锐区域与平坦区域,其中局部区域重建曲面网格的边界的正确性由区域之外的少量辅助样点保护.实验结果表明,文中算法具有较高的重建效率,适用于封闭和非封闭海量点云数据的重建;且在采样密度符合要求的情况下,重建的网格曲面与原表面拓扑同构.     

平面简单闭合曲线离散采样与重建算法

提出一种鲁棒的平面简单闭合曲线离散采样与重建算法。算法分为采样过程和重 建过程两部分。采样部分首先对平面闭合曲线均匀取点,然后计算各点到曲线所围平面区域中 轴的最近距离,最后根据所求距离确定采样间隔,获取采样点集;重建部分首先构建采样点集 的Delaunay 三角剖分,然后从得到的三角形中选择边构建初始化图形,最后通过修改该图形获 得重建图形。实验表明算法得到的采样点较少且能反映曲线的局部几何特性,重建图形能够较 好地表示原闭合曲线的形状及走向。     

基于自适应遗传算法的点云曲线重建

由于用无序离散点集来重建出曲线曲面模型，在反求工程与计算机视觉中都有着广泛的应用，为此根据实际采样中离散点分布相对集中的特点，提出了一个基于自适应遗传算法的多维无序点集曲线重建算法。该算法针对无序带噪声的空间曲线重建问题，先把点云分布空间网格化，然后在每个网格中用自适应遗传算法搜索出最能代表该网格中点集的特征点，由于每个网格区域中点集分布的不均匀性，因此可根据搜索出来的特征点，利用改进的自适应的SIG（sphere-of-influence graph）图来对每个特征点进行进一步调整，以便能使得到待重建曲线的型值点，最后利用测地距离函数来确定型值点的拓扑结构，并利用B样条函数来重建曲线。实例证明，无论是2维平面点云还是3维空间点云，该点云重建方法简单可行，特别是对于存在自交情况以及点云具有明显角点的情况亦可以获得满意的结果。     

三维折剖面的Delaunay三角剖分算法

三维折剖面Delaunay三角剖分在三维地质建模和其他领域具有广泛应用。目前常用的方法是将其投影到二维平面三角剖分。该方法有三点不足：（1）违反Delaunay三角剖分优化准则;（2）悬三角形问题;（3）投影多值问题。通过研究分析三维折剖面的数据组织以及几何特点,提出了折剖面“展开”剖分方法,即将三维折剖面的三角剖分转化为二维平剖面的剖分。该方法具有点之间的水平距离以及原剖面数据拓扑关系不变的优点,很好地解决了折剖面投影三角剖分的不足。     

散乱点云的自适应α-shape曲面重建

针对α-shape算法不适用于散乱非均匀点集曲面重建的问题,提出了一种基于点云数据局部特征尺寸（LFS）的自适应α-shape曲面重建改进算法。首先,以采样点的k-邻近点计算出负极点逼近曲面中轴（MA）;然后,根据近似中轴计算曲面在采样点处的局部特征尺寸,并依据局部特征尺寸对原始点云进行非均匀降采样;最后,根据三角面片的外接球半径和对应的α值自适应重建出物体表面。与α-shape算法相比,所提算法可以有效合理地减少点云数据量,点云简化率达到70%左右,同时重建结果中冗余三角面片更少且基本没有孔洞。实验结果表明,所提算法能够自适应地重建出非均匀点集的表面。     

基于拓扑及三角剖分的无约束场景特征匹配

针对处理重复内容、非单一平面场景时传统方法常见的误匹配、漏匹配问题,提出基于特征点拓扑结构及三角剖分的无约束场景特征匹配方法.利用相似内容比非相似内容具有明显更近特征描述欧氏距离的特点,提出K近邻距离比算法,保留具有明显更小灰度及梯度差异的多对多特征点对作为初匹配,以减少漏匹配;通过特征点三角剖分的映射去除K近邻距离比初匹配中一对一误匹配;根据两图特点集的拓扑相似性度设计基于拓扑的分级三角剖分算法,并对K近邻距离比初匹配中多对多匹配进行一对一确认,得到无约束场景特征匹配结果.实验结果表明,该方法可同时显著抑制误匹配和漏匹配.     

三维散乱点云快速曲面重建算法

提出了一种基于Delaunay三角剖分的三维散乱点云快速曲面重建算法。算法首先计算点云的Delaunay三角剖分, 从Delaunay四面体提取初始三角网格, 根据Voronoi体元的特征构造优先队列并生成种子三角网格, 然后通过区域生长的方式进行流形提取。实验结果表明, 该算法可以高效、稳定地重构具有复杂拓扑结构、非封闭曲面甚至是非均匀采样的点云数据。与传统的基于Delaunay的方法比较, 该算法仅需要进行一次Delaunay三角剖分, 无须极点的计算, 因此算法的重构速度快。     

空间散乱点三角剖分通用算法研究

针对分段处理后的空间散乱点集,引入启发函数选择投影方向,通过投影映射把空间离散点三角剖分问题转化到二维空间处理。建立点集投影凸域网格来形成节点邻域,以提高剖分过程中对节点搜索效率,同时采用三角形边扩展法建立投影点集三角网,进而实现对空间散乱点集的三角剖分。     

基于中轴表达的三维模型轮廓提取方法

三维网格模型的轮廓信息在网格检索、网格简化、网格重建中有着广泛应用。现有的轮廓提取方法较为复杂,需要分析和过滤网格模型的几何特征,计算量大且有时无法生成完整的轮廓信息。近年来,三维模型的中轴表达研究趋于成熟,在表达模型几何拓扑关系上有独特的优势。因此,提出了一种基于中轴表达的三维模型轮廓提取方法：首先提取三维模型的中轴表达信息,将中轴角点投影到三维模型表面;然后根据每个区域的拓扑关系选择适合的角点连接关系,将投影点连接形成模型区域轮廓;再针对投影过程中产生的误差进行分析和纠正;最后合并区域轮廓得到三维模型的完整轮廓。通过对多个模型数据库中代表性的三维网格模型进行实验和重建误 差比较,该方法的平均重建质量较现有方法约有 10%的提升,在重建质量和轮廓信息完整度方面优于现有方法。     

结构光视觉三维点云逐层三角网格化算法

针对结构光视觉恢复的大规模三维点云的可投影特点,提出一种基于投影网格的底边驱动逐层网格化曲面重建算法。该算法首先将点云投影到一个二维平面上;然后基于点云投影区域建立规则投影网格,并将投影点映射到规则二维投影网格上,建立二维网格点与三维点云间的映射关系;接着对投影网格进行底边驱动的逐层网格化,建立二维三角网格;最后根据二维投影点与三维点的对应关系及二维三角网格拓扑关系获得最终的三维网格曲面。实验结果表明,算法曲面重建速度快,可较好地保持曲面细节特征。     

A fast registration algorithm of rock point cloud based on spherical projection and feature extraction

Point cloud registration is an essential step in the process of 3D reconstruction. In this paper, a fast registration algorithm of rock mass point cloud is proposed based on the improved iterative closest point (ICP) algorithm. In our proposed algorithm, the point cloud data of single station scanner is transformed into digital images by spherical polar coordinates, then image features are extracted and edge points are removed, the features used in this algorithm is scale-invariant feature transform (SIFT). By analyzing the corresponding relationship between digital images and 3D points, the 3D feature points are extracted, from which we can search for the two-way correspondence as candidates. After the false matches are eliminated by the exhaustive search method based on random sampling, the transformation is computed via the Levenberg-Marquardt-Iterative Closest Point (LM-ICP) algorithm. Experiments on real data of rock mass show that the proposed algorithm has the similar accuracy and better registration efficiency compared with the ICP algorithm and other algorithms.     

面向RGBD深度数据的快速点云配准方法

目的 真实物体的3维重建一直是计算机图形学、机器视觉等领域的研究热点。针对基于RGBD数据的非匀速非固定角度旋转物体的3维重建问题,提出一种利用旋转平台重建物体3维模型的配准方法。方法 首先通过Kinect采集位于旋转平台上目标物的深度数据和颜色数据,对齐融合并使用包围盒算法去除背景噪声和不需要的外部点云,获得带有颜色信息的点云数据。并使用基于标定物不同角度上的点云数据标定出旋转平台中心轴的位置,从而获得Kinect与旋转平台之间的相对关系;然后通过曲率特征对目标点云进行特征点提取并寻找与相邻点云的对应点;其中对于特征点的选取,首先针对点云中的任意一点利用kd-tree搜寻其k个邻近点,对这些点进行曲面拟合,进而计算其高斯曲率,将高斯曲率绝对值较大的n个点作为点云的特征点。n的取值由点云的点个数、点密度和复杂度决定,具体表现为能反映物体的大致轮廓或表面特征信息即可。对于对应点的选取,考虑到欧氏距离并不能较好反映点云中的点对在旋转过程中的对应关系,在实际配准中,往往会因为点云重叠或距离过远等原因找到大量错误的对应点。由于目标物在扫描过程中仅绕旋转轴进行旋转,因此采用圆弧最小距离寻找对应点可有效减少错误点对。随后,使用二分迭代寻找绕中心轴的最优旋转角度以满足点云间的匹配误差最小;最后,将任意角度获取的点云数据配准到统一的坐标系下并重建模型。结果 使用斯坦福大学点云数据库和自采集数据库分别对该方法和已有方法在算法效率和配准结果上进行对比实验,实验结果显示在拥有平均75 000个采样点的斯坦福大学点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少86.5%、57.5%,算法运行时间分别平均减少87%、60.75%,欧氏距离误差平方和分别平均减少70%、22%;在具有平均57000个采样点的自采集点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少94%、75%,算法运行时间分别平均减少92%、69%,欧氏距离误差平方和分别平均减少61.5%、30.6%;实验结果显示使用该方法进行点云配准效率较高且配准误差更小;和KinectFusion算法相比在纹理细节保留上也表现出较好的效果。结论 本文提出的基于旋转平台标定的点云配准算法,利用二分迭代算法能够有效降低算法复杂度。与典型ICP和改进的ICP算法的对比实验也表明了本文算法的有效性。另外,与其他方法在具有纹理的点云配准对比实验中也验证了本文配准方法的优越性。该方法仅采用单个Kinect即可实现对非匀速非固定角度旋转物体的3维建模,方便实用,适用于简单快速的3维重建应用场合。     

基于Kinect的旋转刚体三维重建方法

针对在非匀速非定轴旋转条件下利用Kinect进行刚体三维重建问题,提出一种改进的基于Kinect传感器的旋转刚体三维重建方法。首先利用Kinect采集深度图像,然后用改进的加权ICP(Iterative Closest Point)算法在非匀速非定轴旋转条件下进行配准,再将各点云变换到同一坐标系下,最后根据所得点云生成三维模型表面,通过GPU(Graphic Processing Unit)编程技术来提高计算速度以满足实际需求。实验结果表明:该方法具有重建效果良好的特点。     

基于边界检测的三维散乱点快速曲面重建算法

针对Power Crust算法提出一种带边界检测的不均匀降采样算法。曲面重建前先通过该算法减少参与运算的采样点，表面特征丰富的区域削减的采样点数远小于特征不丰富的区域，再进行曲面重建。通过实例表明该算法大大加快了散乱点数据的重建速度，而且很好地保持了模型表面的特征，能够较为真实地重建出曲面模型。     

利用Kinect深度信息的三维点云配准方法研究

针对三维重建中的点云配准问题,提出一种基于点云特征的自动配准算法。利用微软Kinect传感器采集物体的多视角深度图像,提取目标区域并转化为三维点云。对点云进行滤波并估计快速点特征直方图特征,结合双向快速近似最近邻搜索算法得到初始对应点集,并使用随机采样一致性算法确定最终对应点集。根据奇异值分解法求出点云的变换矩阵初始值,在初始配准的基础上运用迭代最近点算法做精细配准。实验结果表明,该配准方法既保证了三维点云的配准质量,又降低了计算复杂度,具有较高的可操作性和鲁棒性。     

截面线数据的曲面蒙皮重构技术研究

为了保持曲面形状的平滑性，在曲面重构过程中经常会出现曲面形状的变异，针对带有精确截面信息的截面线数据的三维曲面重构问题，提出了一种NURBS曲面蒙皮重构方法。该方法产生一个连续的NURBS曲面，改进了传统曲面蒙皮重构方法在处理非均匀截面数据点时出现的一系列问题，通过实际系统验证了该方法的有效性。     

逆向工程中基于精确截面信息的曲面拟合

针对带有精确截面信息的有序离散点的三维曲面重构问题,提出了一种NURBS曲面快速重构方法．该方法有效地减少了运算数据量,提高了运算效率,同时改进了传统曲面拟合在处理非均匀截面数据点时曲线曲面形状的失真和运算的不稳定现象,最后应用三维图形标准以及图形函数库在实际系统中验证了该方法的有效性．     

散乱点云数据曲率估计方法

针对带有强噪声离散点云数据曲率计算问题,提出一种基于稳健统计的曲率估计方法。首先,用一个二次曲面拟合三维空间采样点处的局部形状;其次,随机地选择该采样点邻域内的子集,多次执行这样的拟合过程,通过变窗宽的最大核密度估计,就得到了最优拟合曲面;最后,将采样点投影到该曲面上,计算投影点曲率信息,就得到采样点曲率。实验结果表明,所提方法对噪声和离群点是稳健的,特别是随着噪声方差的增大,要明显好于传统的抛物拟合方法。