一种区域层次上的自动点云配准算法

针对目前已有的三维点云配准算法直接在全局上进行配准,不能有效地处理重叠比例较低和重叠区域特征不明显的三维点云数据的问题,提出一种区域层次上的自动点云配准算法.首先利用刚体变换的低维性质,把区域作为基本的配准对象,将全局配准分解为多个规模更小的区域配准,通过重叠的区域恢复区域间局部的刚体变换;其次引入可信性和一致性的概念,通过求解一个优化问题从一系列区域配准中得到全局配准;最后用稀疏ICP算法进行精确配准.实验结果表明,该算法在保持对噪声和离群点鲁棒的前提下可以正确配准重叠比例更低的点云,适用范围更广泛.     

子图匹配和强化学习增强的三维点云配准

针对低质量三维点云数据配准精度不足、效率低的问题,为了实现低质量点云的精确、快速配准,提出一种基于子图匹配和强化学习的点云配准方法.首先将三维点云配准转化为一系列离散的刚性变换连续作用结果,利用强化学习策略训练一个端到端的模型以迭代输出刚性变换动作;然后对于模型架构,采用双流主干网络分别提取源点云与目标点云的局部特征信息,设计交叉图注意力模块将源点云图和目标点云图中的相似节点关联起来,使用带选通向量的加权实现图节点的聚合,分别获取源点云图与目标点云图的全局特征表示;最后融合源点云图与目标点云图的全局特征,基于融合特征预测离散的刚性变换动作.强化学习策略的引入显著提高了点云配准算法的泛化性,在加入交叉图注意力模块后,点云配准的精度及效率也进一步被提升.在ModelNet40和ScanObjectNN这2个公共基准数据集上与最新的点云配准方法 ReAgent进行实验的结果表明,所提方法能够将旋转误差的均方差数值降低至少0.16,各向同性旋转误差数值也降低至少0.16,有效地提升低质量点云配准的精度.     

一种鲁棒的城市复杂动态场景点云配准方法

针对城市道路环境中面临的动态目标繁多、遮挡严重、以及GPS （全球定位系统）误差较大的问题,提出了一种无需检测动态目标且可以适应不同初始位置误差的快速、鲁棒的配准方法.首先,使用区域生长方法对去除地面的障碍物点云进行目标分割,并通过设定约束条件优化分割效果,生成点云的目标重心点集合;然后,提出了一种多层嵌套的RANSAC （随机抽样一致性）算法架构,迭代地更新配准结果,实现重心点集的粗配准并去除外点;最后,利用ICP （迭代最近点）进行点云的精确配准.与传统RANSAC方法的对比实验表明,该方法能够在复杂的动态场景和较大的初始位置误差下完成精确可靠的点云配准,且其配准成功率和配准速度明显高于传统方法.     

迭代最近点算法的改进策略

迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法是一种最为常见的点云配准方法，虽然配准精度高，但收敛速度慢，对含噪声、覆盖率较低点云的配准效果不佳。鉴于此，本文提出3种ICP算法的改进方法。针对含噪声的点云，采用概率ICP算法来抑制噪声点对配准结果的影响，提高配准精度；为了提高点云配准速度，采用坐标ICP算法实现点云的快速配准；针对低覆盖率点云，采用盒子ICP算法实现配准，可以大大提高配准精度和速度。通过兔子点云配准实验表明，3种改进的ICP算法在点云配准精度和速度方面都有很大程度的提高，均为有效的点云配准方法。     

基于全局配准累积误差极小的人体RGB-D数据三维重建

针对RGB-D扫描数据获取和人体三维重建过程中存在扫描数据分辨率不高、噪声干扰影响较大、配准误差较大等问题,提出一种基于累积误差极小的RGB-D扫描数据全局配准的人体模型三维重建方法.首先采集人体扫描数据并进行预处理,去除噪声和背景;然后利用基于三维点特征描述符匹配求解局部扫描数据的粗略配准,并通过最近点迭代的方法进行精细配准;再构建局部配准数据加权图,通过最小生成树方法合并局部相邻帧数据来减少全局误差传播的影响,利用环闭合的方法解决累积误差问题并得到全局刚体配准结果;通过对全局刚体配准后的数据依次进行非刚体变换并不断融合配准后数据,解决扫描过程中的移动问题,进一步减少全局累积误差;最后利用全局配准结果和扫描数据中的颜色信息生成融合颜色信息的人体三维重建模型.利用2台Kinect设备扫描获取的人体全方位扫描数据进行实验的结果表明,该方法能够方便、高效地重建具有高度真实感的三维人体,而且重建生成的三维人体测量尺寸与真实人体尺寸之间的误差较小.     

大型工件部分点云与整体点云的配准方法

部分点云与整体点云的高效、高精度配准是完成大型工件尺寸快速评价工作的基础,但由于部分点云和整体点云全局特征的差异性,使用现有的局部特征描述符进行点对匹配搜索计算量大,点云配准耗时长.为此,针对部分点云与全局点云的几何特征,提出一种基于区域均值特征描述符的部分点云与整体点云配准方法.首先提出一种区域均值特征描述符,能够有效地描述点云中关键点的邻域几何特征;然后通过评价点云区域均值特征描述符的特征度选择数据点作为待配准关键点,搜索与之匹配的描述符,完成部分点云与整体点云的关键点匹配;最后使用奇异值分解法计算点云之间的转换矩阵,基于迭代最近点算法完成部分点云与整体点云的配准.利用斯坦福公共数据库点云集和大型发动机舱段的三维扫描点云数据,对配准算法的配准准确度和配准速度进行实验的结果表明,与现有的几种基于局部特征描述符(PFH,HoPPF,PPFH,FPFH)的点云配准方法相比,所提方法配准准确度平均提高56.75%,配准速度平均提高45.57%,验证了该方法的有效性.     

基于3D-SIFT与4PCS融合的大数据量点云快速配准方法

测量点云与模型点云的配准是视觉定位的关键。针对测量点云数据量大且与CAD模型点云重叠率低造成视觉定位精度差、算法效率低的问题,提出一种基于三维尺度不变特征变换（3D-SIFT）与4点快速鲁棒匹配算法（4PCS）融合的测量点云与模型点云配准方法。首先利用深度相机对零件进行点云提取并对提取到的测量点云进行降噪和滤波处理;接着利用3D-SIFT特征点提取算法对测量点云和CAD模型点云进行特征点提取;最后把提取的特征点作为4PCS算法的初始值进行2种点云数据的配准。与常用的4PCS算法、Super-4PCS算法相比,在算法仿真与实际应用实验结果表明,本文算法在保证配准精度的前提下将配准速度提高30%以上。     

基于RGB-D相机的多视角机械零件三维重建

为了低成本且高效的实现对机械零件的三维重建和参数测量,研究了利用RGB-D相机从6个角度拍摄机械零件,获得零件不同角度的深度图像与彩色图像,通过坐标转换将深度图像转换成点云数据。首先利用滤波算法去除点云噪声,分割出机械零部件的点云数据,并利用PCA主成分分析法计算点云数据的法向量;使用最近点迭代算法（ICP）实现相邻三视角点云数据的配准,得到正背面的点云,将正背面点云进行旋转融合得到最终的目标点云数据;最后使用泊松重建算法得到完整闭合的零件三维模型。实验结果表明本文的三维重建方法具有较好的鲁棒性和准确性,重建得到的三维模型细节清晰,点云误差较小。     

快速非刚体人体运动三维重建

为了实现基于单目深度传感器的快速非刚体人体运动三维重建,提出一种基于骨架的非刚体人体运动点云融合算法.首先利用分割的人体局部点云配准,对深度传感器提取的人体骨架进行修正,提高了骨架提取的准确性;当相邻2帧之间存在较大人体运动时,利用骨架驱动人体表面点云进行点云粗配准;在粗配准的基础上,利用非刚体点云融合算法进行点云的精细配准,得到精确的表面重建.实验结果表明,该算法能够鲁棒地重建快速非刚体三维人体运动.     

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.     

约束改进的ICP点云配准方法

提高配准速度和精度是点云配准研究的重点。提出一种距离约束改进的迭代邻近点算法,针对邻近点法中找到的配准点,采用最近原则排除含相同点的点对;使用配准点重心作为参考点,结合点对距离约束排除误配准点对后进行点云配准;与使用点云重心作为参考点的方法和迭代邻近点算法进行了比较。实验结果表明,在配准速度和精度方面,提出的算法都有了提高,实现了点云的快速、准确配准。     

基于特殊角点和基点定位在线掌纹的方法

本文简述了目前在线掌纹定位的主要方法,提出一种通过寻找特殊角点和基点实现在线掌纹的定位。该方法基于掌纹的形状特点,先定位特殊角点,再通过统计块点方向和求梯度确定感兴趣的纹线上的一点,最后用灰度值跟踪方法确定特殊基点。该定位方法减少了手掌张开强度因素造成的影响,并取得了理想的实验结果。     

基于均值漂移聚类的点模型简化方法

为了有效简化稠密采样点模型,提出了一个基于均值漂移（mean shift）聚类的点模型简化方法。通过mean shift迭代过程,计算点模型中点对应的局部模式点,即模态点。利用模态点代替聚集在其周围的数据点,实现对模型的简化。实验结果表明该算法能有效减少稠密采样点模型的点数,且简化速度较快,简化模型能很好地保持原始模型的几何形状。     

Bluetooth Piconet无线链路接入技术研究

本文对BluetoothPiconet(蓝牙微微网)无线链路的接入控制机制进行深入分析,这对研究和应用Bluetooth技术非常重要。     

一种在计算机上生成凸包的算法

在计算机上实现生成凸包的算法很多，笔者设计的这一算法主要是利用了在计算机表示中，任意两个点之间必定是有一定距离的，而数学上两个点之间的距离可以是无限小这一特点。我们总可以在计算机上任意两个点的位置之间插入一个数学上的点，这个点计算机可能无法表示，但它是可以被计算的。利用这一特点设计了本算法。     

多阈值提取平面点云边界点的方法

针对基于切片技术的点云数据重建算法需要提取切片内点云边界点,及现有算法效率低、提取效果不好等问题,提出一种多阈值提取平面点云边界点的算法。通过选取判断点的k个近邻点,计算相邻两点与判断点连线间夹角,由于边界点必存在最大夹角,通过判断最大夹角是否超过设定阈值,从而快速提取边界点。通过对阈值设值分析,不同点云数据的边界提取实验及几种方法间比较,该方法不受点云形状影响,均能较好提取边界点,且优于其他3种算法。结果表明该方法在保证原始点云特征信息的前提下,可较好提取边界点,提高后续点云重建速度与效率。     

The numerical calculation of topological turning points

We introduce the definition of topological turning point of a function ?(x, λ): ?×?→?, then we propose a numerical method for calculating it. This new definition does not require any regularity for ? but its continuity; moreover, topological turning point coincides with turning point when ? is sufficiently smooth. The numerical method that we introduce has linear rate of convergence, and it is of secure convergence.     

一种计算机图形曲线转戾点的数值计算方法

文章提供了一种利用计算机图形处理技术对二维曲线转戾点进行采样的数值计算方法,并对计算过程中的一些具体问题提出了针对性的解决方案,包括对奇异点和不同轴向曲线的处理方法。     

一种三维颅骨表面标志点平滑移动的方法

在计算机辅助颅像重合研究中，需要在三维颅骨表面的特征位置处做标志，并且在三维空间中需要对标志点进行交互操作，其中在颅骨表面移动标志点是比较复杂的操作，针对这一问题，本文提出了一种基于平面相交的移动标志点方法，经实验表明，该方法能够高效地移动三维标志点，达到理想的效果。     

钢结构模型拓扑结构的智能点描述和约束布置

结合钢结构设计,在原有的智能定义的基础上,扩充了它的属性,使得它不仅可以方便地描述构件之间的内部关系,而且可以简单地表示构件之间的局部关系,用扩充后的智能点对钢结构模型的拓扑结构进行了描述,智能点统一了模型构件之间的拓扑描述,使模的表示更加简单。在智能点分类的基础上,提出了多个智能外点约束属性的归并准则。最后给出了利用遍历利用遍历模型网状直件约束布置的算法,并人出了算法的约束图案例。