三维重构中的杂乱点云排序问题研究

针对三维重构中的杂乱点云数据预处理问题,给出了一种快速、有效的排序算法。算法通过先对点云进行平行切割,再对切割后的截线云进行插入排序。由于滤除了大量冗余的信息,从而大大提高了排序的速度。实践结果证明,这种算法高效、稳定、易于实现。     

基于线结构光扫描的足背三维轮廓重构

针对人体足背的三维建模问题,提出一种基于线结构光扫描的新型重构及测量方案。采用2台高分辨率CMOS摄像头,从不同角度拍摄照射在足背上的线结构光线,通过灰度重心法细化图像中的结构光线,经坐标转换获得足背的点云数据。对足背点云数据后跟处的盲区采用最小二乘曲线拟合法进行修复,并运用三维Delaunay网格化算法实现曲面重构,获得完整的足背三维轮廓。实验结果表明,该方案程序运行稳定,足部主要参数的绝对误差均小于4mm,具有较高的测量精确度。     

基于建筑物轮廓的地面激光点云与影像匹配点云配准研究

为了高精度融合异源数据,进而充分表达建筑物的顶面及立面信息,提出基于建筑物轮廓特征的地面激光点云与影像匹配点云配准方法.通过边缘估计提取影像匹配点云建筑物屋顶轮廓,利用α-shape算法匹配提取地面激光点云建筑物屋檐轮廓,运用主成分分析算法、质心约束及罗德里格斯公式实现两种轮廓点云的粗配准,根据ICP算法完成精配准.实验结果表明该方法能够实现跨模态数据的优势互补,有效提高影像与点云配准的计算效率和配准精度.     

视觉图像三维重构计算一般性框架研究

三维实体数字图像重构建模是当前计算机视觉研究领域的热点课题,涉及到相机标定、对应点匹配和三维重构计算等关键技术.本文回顾了三维重构建模的研究现状,分析了现有理论和方法在实际应用中存在的问题;在此基础上进行了相关研究,总结出了三维重构计算的一般性框架,提出了一些研究观点和方法,并探讨了三维重构技术的难点和发展趋势.     

Eclipse自动重构框架的研究

重构是指在保持程序现有功能的前提下提高程序质量的一种技术。通过对Eclipse的自动重构框架LTK（Language ToolKit）的研究，介绍它的工作原理和各主要插件的功能。并举例说明利用Eclipse的自动重构框架创建新的重构的基本方法。     

基于SketchUp的建筑物实景三维模型重建

随着三维激光扫描仪的价格不断下降,激光扫描技术的不断完善和数据处理方法的不断提升,三维激光扫描技术应用越来越广泛。本文通过STONEX X500Plus三维激光扫描仪采集传习馆点云数据,利用SketchUp软件,详细介绍建筑物三维建模的主要技术流程,实现建筑物点云数据实景三维建模。     

基于单幅图像中点线轮廓的三维重构方法研究与应用

从一幅简单的图形出发,采用人工半自动提取产品的轮廓外形,利用轮廓从而进行三维重构.从三位重构原理出发,进行了轮廓提取、筛选,然后三维坐标重建的研究,并且给出了其相应的原理和算法.利用OpenGL显示轮廓的模型,搭建基于点线轮廓的三维重构系统框架,实现数字化模型的三维重构的研究.用算例进行验证,得到了平面立体的三维信息.     

大型建筑物数字化及三维建模关键技术分析

随着激光扫描仪硬件水平的不断提高及数据处理方法的不断完善,地面三维激光扫描技术在城市建筑物数字化与三维建模方面的应用越来越广泛。通过对比使用两种不同工作原理的激光扫描仪(相位式和脉冲式)进行大型建筑物数字化及三维建模的试验,详细探讨了试验过程中数据采集、数据处理及三维建模等各个环节的主要问题及关键技术,提出了相应的解决方案及需进一步研究解决的问题。     

基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取

在分析现有轮廓线提取方法不足的基础上,提出基于虚拟格网的建筑物轮廓线自动提取方法.该方法利用建筑物点云生成虚拟格网并进行二值填充;采用邻域分析方法进行边界格网的标记与追踪;为了避免边界追踪错误,设计了基于方向的单边缘格网抑制方法及基于距离的连接关系调整方法以改善提取结果质量;根据格网追踪结果,从原始建筑物点云中提取真实...     

基于Kinect的轴类零件三维重建研究

使用Kinect采集的深度数据,进行了轴类零件三维重建算法的研究。首先借助Kinect获取深度和彩色数据,通过坐标转换将深度信息转换成三维点云数据;其次提取出感兴趣目标的点云数据,根据点云数据的噪声特点,并对其进行滤波降噪处理;然后进行点云分割获得点云集,最后对各点云集进行结构参数化分析。实验结果表明,本文算法能够精确、高效地实现轴类零件的重建。     

基于点云面的区域性三维重建及点云拼接*

目前基于点云面的三维重建方法中,重建的区域性选择存在着两个问题：重建区域过大会导致目标物体不明确,效果不佳,运行时间长;重建区域过小会导致目标物体不完整,信息丢失。针对重建窗口过大时,本文采用改进的snake的区域性重建算法,即通过轮廓提取只对窗口内的目标物进行重建;针对重建窗口过小时,本文采用基于投影面的点云拼接算法,即通过重建后的点云进行拼接的方法使目标物体恢复完整。以上两点改进弥补了点云三维重建及拼接时出现的应用局限性和不稳定性,减少重建时间,提高重建有效性,鲁棒性。     

基于VTK的三维点云曲面重建研究

针对三维点云数据重建效率低、不能实时交互等问题,利用鲁棒性强的Power Crust算法和三维可视化类库Visualization Toolkit (VTK)的良好并行机制与强大的图像处理能力,实现了三维点云数据曲面快速重建.该算法使用Power Crust对三维点云进行曲面重建,接着对得到的网格进行线性调整、简化和平滑,最后引入VTK进行渲染、绘制、显示,并实时交互.实验结果表明,该算法可以加快散乱点云数据的重建速度,较好地保持了点云数据的拓扑结构,提高了曲面重建的精确性和鲁棒性,且交互性强,适合实时处理.     

基于OpenGL的三维牙颌模型可视化研究

为了实现牙颌模型的三维数据可视化,通过计算机逼真的显示牙列形态,并进行交互测量及变形等操作。在口腔修复体计算机辅助设计中,以OpenGL为渲染工具,结合自主设计的牙颌模型三维激光扫描仪获取的点云数据,采用基于B样条曲面的三维重建技术,以Visual C＋＋为开发工具实现数字化牙颌模型的三维可视化。以Visual C＋＋和OpenGL为工具,减少了程序设计难度,提高了执行效率,图形显示更加逼真流畅。本系统的设计满足了口腔医生的需求,给患者带来了便利,并促进了口腔修复体的开发制作。     

基于OpenGL的三维牙颌模型可视化研究

为了实现牙颌模型的三维数据可视化,通过计算机逼真的显示牙列形态,并进行交互测量及变形等操作.在口腔修复体计算机辅助设计中,以OpenGL为渲染工具,结合自主设计的牙颌模型三维激光扫描仪获取的点云数据,采用基于B样条曲面的三维重建技术,以Visual C 为开发工具实现数字化牙颌模型的三维可视化.以Visual C 和OpenGL为工具,减少了程序设计难度,提高了执行效率,图形显示更加逼真流畅.本系统的设计满足了口腔医生的需求,给患者带来了便利,并促进了口腔修复体的开发制作.     

面向智慧城市的3维城市在线可视化

目的 3维城市可视化是智慧城市信息显示的基础,对城市信息的实时准确传递起着重要作用。而现有的3维城市可视化方法和系统存在两点局限性:一是数据模型不适合于海量建筑物显示;二是对整个城市采用单一绘制方式,而建筑物的纹理、结构、高度等特征相似,绘制结果容易引起视觉混淆,为此提出一种基于人类感知理论的3维城市在线可视化技术。方法在预处理阶段,系统采用建筑综合算法建立3维城市建筑物的多分辨率表示;在运行时刻,系统根据用户交互,自适应选择建筑物相应的层次进行显示。结果采用几个3维城市数据对系统进行了测试,实验结果证明,该系统有效地提高了3维城市绘制效率。Leverkusen城市的5 530座建筑物,绘制效率达到19.4帧/s。结论基于感知的3维城市多分辨率表示,有效提高了3维城市系统的显示效率以及用户获取信息的效率,同时提高了用户的交互效率。     

基于斐波那契采样的三维线云模型平面提取算法

该文提出了一种新的基于三维线云模型的平面提取算法：首先将三维线云模型的每条线段映射成高斯球面上的一个点,将三维空间中的平面提取问题简化为过球心平面的拟合问题;然后在高斯球面上做近似均匀采样,对过球心的平面进行拟合;最后根据平面方程的截距信息分离出平行的平面以达到提取平面的目的。实验结果表明,在提取平面的完整性以及平面提取的质量方面,该文算法比目前常用的平面提取算法有明显的提升。     

基于线结构光的三维坐标测量技术研究

传统的口腔修复体三维点云数据测量技术难以满足精度要求。为此,提出一种基于线结构光的三维坐标测量方法。在摄像机标定过程中,采用最小二乘法计算光平面方程,使用平移扫描和旋转扫描获取物体表面三维数据,以避免求解摄像机内外参数。实验结果表明,重建后的三维模型可以满足高精度近景三维测量的要求。     

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。     

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。