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针对人体点云模型的肢体分割这一动作识别和虚拟重建领域的重要问题,提出了一种基于分类骨架线、测地距离、特征点和姿态分析的多约束肢体分割算法,通过生成点云模型的分类骨架线,配合测地距离获得人体各部位粗分割点云集,利用测地路径方法实现关键特征点的定位,并利用曲线拟合方式进行定位优化,针对头颈、上肢、下肢和躯干之间关联部位的解剖学特征,构造多种约束条件,对各部位粗分割点云集进行了优化再分割。实验结果表明,所提算法对站姿条件下的不同动作、不同体型、不同精度人体点云模型均能取得与视觉理解相吻合的分割效果。通过该算法得到的肢体各部分点云数据可用于姿态分析等后续研究。 相似文献
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为了减小激光三维扫描仪多传感器点云拼接误差的影响,提出了一种以圆柱体作为标准物体逐层修正拼接误差的简便方法。对标准物体扫描且拟合出各截面圆心坐标,并利用圆柱体实际半径值求得截面真值圆函数,将每层测量数据向真值圆函数进行平移刚性变换,求得该层的拼接误差和修正值。为了减小随机误差的影响,利用多次重复测量求得平均修正值,并用求出的平均修正值分别对圆柱体、长方棱柱体和石膏人体模特的不同位置的扫描结果进行了修正验证实验。从截面图的直观观察和定量数据测量两方面比较了修正前后的点云拼接效果,结果表明,修正后点云拼接更加光滑平顺,数据测量相对误差有显著降低。 相似文献
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针对离散Reeb图(Discrete Reeb Graph,DRG)描述人体骨架时分支部位骨架线偏离中轴的问题,采用了能量函数最小化的方法对DRG曲线进行优化。将人体模型的DRG曲线作为初始骨架,定义其能量函数,在点云模型的距离场梯度的作用下,迭代地调整偏离中轴目标段的曲线位置使其逐渐逼近中轴,能量函数最小时得到优化的骨架。将该算法应用于同一模特四个不同姿势和四个不同模特同一姿势的人体点云模型,并与基于拉普拉斯算子的点云收缩的骨架提取方法进行了比较。结果表明,该算法能够很好地适应各种不同姿势和体型,模型分叉部位的特征得到更加完善的描述,得到的骨架曲线更接近模型的中轴。 相似文献
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本文提出了激光三维扫描二维光带图像处理方法。通过对光带图像进行噪声点删除、求数据点亮度均值、杂散点删除和线段数据补偿等处理,进而得到一条近似的物体二维轮廓线,最终能够获得物体三维坐标点信息。并且通过选取TI公司的TMS320C6000型DSP处理器来实现此图像处理算法过程。从而达到了缩小激光三维扫描设备体积和快速处理图像数据的目的。 相似文献
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基于激光三维扫描的人体特征尺寸测量 总被引:4,自引:3,他引:1
提出了一种利用三维人体点云数据测量人体关键尺寸的方法。应用线结构光激光三维扫描仪对特定站姿的人体进行扫描,获得完整三维人体点云。根据人体视线和脚尖的同向性及两腿的自然分开特征,对点云进行方位调整,使人体朝向z轴正方向。利用手动删除和最大连通域删除相结合删除噪声点。确定人体的6个特征点和20个特征平面,分别应用对应截面y坐标差值法测量长度尺寸,凸壳法测量截面周长,测量了34个人体关键长度和周长,对影响测量精度的因素进行了分析。结果表明,典型尺寸测量误差小于3%,可满足人类工效学等领域快速测量人体特征尺寸的要求。 相似文献
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基于光带法激光三维数字化系统,采用分组筛选法对获取的原始点云数据进行杂散点删除,采用坐标平均法对多传感器的数据进行拼接.详细给出了这2种方法的依据和实现方案.采用2个三维传感器在不同位置对服装模型进行了测量,并对测量结果按上述方法进行了处理,所得结果数据分布均匀,表面光滑,能够真实反映被测物体的几何特性. 相似文献