一种基于点云数据的快速曲面重构方法

研究激光扫描中的点云数据重构技术,提出一种基于规则点云数据的快速曲面重构方法。分析相邻扫描线之间数据点的相对位置关系,在三角剖分的基础上,设计改进的扫描线剖分算法,根据激光逐行扫描的特点,对点云数据进行不规则三角网格划分,利用几何关系进行配对构网,并在所建三角模型的基础上实现三角网格的局部优化和纹理映射,得到重建模型。实验结果表明,与传统Delaunay空间三角剖分算法相比,该算法可明显提高三角构网速度和质量,消除空洞,改善重建效果。     

基于八叉树模型的三维点云数据预处理研究

三维点云数据密度大,包含有大量的冗余数据,并不适合直接用于后续曲面重构。文中重点计论了基于八叉树模型的点云数据预处理的方法。实例表明,该方法对点云数据处理的灵活性和适应性都较好,能够满足曲线和曲面重构的要求。     

激光雷达点云数据的滤波算法述评

机载激光雷达是一种快速获取高精度三维地理数据的新技术,对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。主要对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于TIN的LIDAR点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法等几种较为重要且实用的激光雷达点云数据滤波算法进行介绍和讨论,评价对比了各自算法的优势和不足,初步探讨了每种算法缺陷及其改进方向。     

一种基于法矢修正的散乱点云数据平滑处理算法

在分析现有滤波方法局限性的基础上,提出了一种基于测量点法矢修正的散乱点云数据平滑处理方法,通过对特征区域和非特征区域采用不同的法矢修正方法,使光顺后的点云不但达到了非常光滑的效果,而且保持了点云的形状和特征。大量实例验证了该算法的可行性。     

一种零件表面点云数据的获取方法

零件表面的点云数据可用于零件表面的缺陷检测,零件表面缺陷是造成零件生产损失的主要原因之一,因此提出一种基于线激光扫描的零件表面点云数据获取方法.首先对相机进行标定,可用于对相机采集到的图像进行矫正,同时得到相机的内外参数,用于后续图像处理的坐标转换;再利用图像采集系统采集图像,对图像依次进行高斯滤波、图像差分、高斯平滑...     

点云预处理算法综述

随着成像技术的不断进步,人们对空间三维物体的识别、分割的研究逐渐深入。在计算机中储存三维物体方式中,点云凭借自身优良的特性,广泛应用于相关研究。外界因素影响如传感器精度、环境光线、物体表面反射等,会导致原始获取的点云数据存在噪点、冗余、稀疏等问题,因此研究点云相关算法前需要预处理点云,从而减少无关因素对算法性能的影响。     

栅格型点云数据的自由曲面建模技术研究

通过研究激光线扫描测量原理以及测量数据类型，提出一种有效的数据点平滑处理技术和复杂曲面建模方法．该方法包括三个步骤：首先对测量点数据平滑处理；然后进行特征线提取，并以特征线为基础对曲面进行分割；最后，在每块测量点数据上进行以NURBS为基础的曲面构造，并将各曲面进行拼接、裁剪，形成完整的曲面。     

基于坐标变换的圆柱体点云数据拟合方法

为了解决工程测量中圆柱体点云数据的拟合问题,论文通过迭代逼近法求解圆柱体中轴线方向向量,再将点云数据按照中轴线方向进行坐标变换到与竖直方向平行,最后通过拟合平面圆形得到圆柱体的模型参数,将三维的非线性拟合问题转换为二维的线性拟合问题,降低了处理的复杂度,也避免了非线性最小二乘拟合过程中初值选取的问题,同时也能处理任意方...     

一种高光谱遥感数据条带及随机点噪声去除方法

针对高光谱数据条带噪声的分布特点,本文提出在空间域采用矩匹配法去除条带噪声,在NSCT域采用基于邻域信息的自适应软阈值滤波法去除随机点噪声的综合去噪模型.通过哈图金矿区HSI二级产品数据实验证明,该方法不仅可以有效地去除条带及随机点噪声,而且较为完整地保留了原始影像的特征信息及边沿细节,进而为高光谱遥感定量分析与应用提供数据基础.     

点云数据集的隐式曲面重构研究进展

点云数据的曲面重建就是对扫描设备获得的物体散乱数据点重建三维物体表面,它被广泛应用于计算机动画、目标识别、数据可视化以及地理信息系统。点云的隐式曲面重建由于能够去除点云噪声,修补孔洞和裂缝,不需要拼接和平滑等后续处理,成为点云数据集曲面重构的重要方法。文中综述了目前一些主要的隐式曲面重构方法,就隐式模型以及相应的曲面重构算法的优缺点进行了分析比较,并对隐式曲面重构存在的问题和未来发展方向作了相应的分析和讨论。     

曲面重构中点云数据的区域分割研究

在曲面重构中，由于实际的曲面模型往往含有多个曲面几何特征，即由多张曲面组成，如果对使用激光法测量的“点云”数据直接进行拟合，将会造成曲面模型的数学表示和拟合算法处理的难度加大，甚至无法用较简单的数学表达式描述曲面模型，因此针对该问题，提出了一种基于数据点曲率变化的区域分割方法，即先对每一条扫描线上的数据点求取曲率值，然后将其中曲率值变化较大的点提取出来作为边界点，当边界确定后，再将云点数据分割成多个区域，由于每个区域一般具有较简单的几何特征，因此可用简单的数学模型来描述，并可重构单张曲面。该算法不仅原理简单、易于理解和编程，而且能提高曲面模型重构效率。     

针对密集点云的快速曲面重建算法

为了能够快速地从高密度散乱点云生成三角形网格曲面,提出一种针对散乱点云的曲面重建算法.首先通过逐层外扩建立原始点云的近似网格曲面,然后对近似网格曲面进行二次剖分生成最终的精确曲面;为了能够处理噪声点云,在剖分过程中所有网格曲面顶点都通过层次B样条进行了优化.相比于其他曲面重建方法,该算法剖分速度快,且能够保证点云到所生成的三角网格曲面的距离小于预先设定容限.实验结果表明,文中算法能够有效地实现高密度散乱点云的三角剖分,且其剖分速度较已有算法有大幅提高.     

一种基于非均匀网格的点云数据缩减算法

针对点云数据量大的特点,提出了基于非均匀网格的点云数据缩减算法。采用球面投影的方法建立规则网格,以网格内部点的法矢的标准差作为网格细分的依据,用中值滤波的方法确定每个网格内的保留点,通过实验验证了该算法的可行性,并取得了良好的效果。     

一种散乱分层点云的有序化精简方法

针对激光扫描仪所得点云散乱分层的特点,提出一种有序化的精简方法。首先基 于已知标记点建立三维R-tree 和八叉树集成的空间索引,快速准确地获取局部点云数据,保证 良好的数据检索效率。然后根据局部点云数据的参考平面法向量信息,选取工件坐标系中的一 个坐标轴作为参数化的方向,对局部点云数据进行参数化并拟合二次曲面。最后对R-tree 叶节 点内的二次曲面进行有序化采样,使散乱分层的点云变为单层,得到整个型面的有序参考点集。 应用实例表明,该方法适用于大规模的、具有复杂几何特征且存在一定程度散乱分层的点云, 可以有效地提高数据点的整体精确度,且不会丢失点云的细节特征,具有较强的实用性。     

牙颌点云数据的显著性特征提取

随着激光扫描测量技术的发展,其数据测量精度的逐渐增高使得获取的几何模型表面点云数据的细节信息越丰富,能更准确的反应物体几何表面特征,但如此海量的点云数据同时也带来对应的技术挑战,海量的点云数据在计算机文件存储、数据后期进一步处理以及软件可视化方面都不方便且效率低下.本文中的算法首先采用栅格法对点云进行空间划分及领域关系的建立,其次利用局部表面拟合的方法估算点云法向量,然后利用点云K领域法的向量求解坐标点的显著性值,最后根据显著性的值构建点云八叉树.该算法实现了对点云显著性特征的提取和对点云数据量的进一步简化,它不仅保留了对点云细节特征保持方面的优势,而且在时间效率上得到了提高.     

逆向工程中的三维测量数据点云的分割

以线激光一机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础，探讨了曲面密集三维散乱点群数据的分割技术．根据线激光测量方式和三维点群分布的特点，建立了恰当的数据结构在计算机中表示散乱点群．并通过树形的空间结构完成对密集散乱点群空间分割，由此实现对散乱点群数据的几何分割。     

基于点云增强的网格化优化算法

针对三维点云在采用传统泊松算法进行网格化重建时,重建时间较长并且最终重建出的模型存在孔洞和局部细节缺失等问题,提出一种基于点云增强的网格化优化算法.该算法首先通过统计滤波对初始点云进行降噪处理,为了在保证细节特征的基础上提高重建效率,在通过体素滤波进行适当点云降采样的同时利用双三次样条插值进行点云孔洞修复,然后将移动最...     

随机值脉冲噪声滤波算法

文章详细分析了随机值脉冲噪声污染图像的局部灰度统计特征,定义了一种噪声可信度的估计函数—灰度等级共现几率,并在此基础上提出了共现几率极小的中值滤波算法。算法模拟生物视觉在注视过程中的变分辨率特性,以不同分辨率对噪声进行多层次的定位及滤波。实验结果表明,该文算法可以有效地滤除噪声,并较好地保留图像的边缘细节信息,其滤波效果比其它算法更接近理想的中值滤波,尤其是对于噪声高度污染的情况。