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散乱数据的曲面重构与深度图像多视匹配技术
引用本文:张宏伟,张国雄,李真,赵小松.散乱数据的曲面重构与深度图像多视匹配技术[J].中国机械工程,2004,15(18):1626-1629.
作者姓名:张宏伟  张国雄  李真  赵小松
作者单位:天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津,300072
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (5 0 0 75 0 64 ),美国联合技术公司(UTRC)容闳基金资助项目
摘    要:针对激光扫描测量系统得到的大量散乱数据点 ,制定了基于曲率特征的自适应采样策略 ,研究了一种基于Delaunay三角剖分的三角Bezier曲面造型与NURBS曲面造型相结合的实用曲面重构技术 ,采用改进后的迭代最近点算法对深度图像数据多视匹配技术进行了研究。

关 键 词:曲面重构  图像匹配  自适应采样  激光扫描  NURBS
文章编号:1004-132X(2004)18-1626-04
修稿时间:2003年6月4日

Surface Reconstruction and Range Image Registration with Cloud Data Points
Zhang Hongwei Zhang Guoxiong Li Zhen Zhao Xiaosong Tianjin University,Tianjin.Surface Reconstruction and Range Image Registration with Cloud Data Points[J].China Mechanical Engineering,2004,15(18):1626-1629.
Authors:Zhang Hongwei Zhang Guoxiong Li Zhen Zhao Xiaosong Tianjin University  Tianjin
Affiliation:Zhang Hongwei Zhang Guoxiong Li Zhen Zhao Xiaosong Tianjin University,Tianjin,300072
Abstract:Due to the huge number of scattered points generated in the process of laser scanning measurement, the curvature-based adaptive sampling strategy was presented and Delaunay-based triangulation method was implemented and an applied surface reconstruction algorithm which combines triangular Bezier patch modeling technique with NURBS modeling technique was studied. Aiming at the problem of range image registration, an improved iterative closest point (ICP) algorithm was adopted.
Keywords:surface reconstruction  image registration  adaptive sampling  laser scanning  NURBS
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