一种基于小波的三维扫描线数据处理算法

从三维点云数据中提取实物的边界特征点，在以计算机视觉为基础的数字化曲面重建过程中有非常重要的意义。为提高精度，重建之前，必须对通过各种方法获得的大量原始散乱数据进行除噪及精简处理。基于此，提出了一种基于小波变换的激光测量扫描边界特征点提取算法，我们通过严格的理论推导，构造了一种类似mexh小波的小波基来对两种边界特征点进行检测。多次实验结果显示：该算法有效地避免了噪声和冗余数据的干扰，较精确地定位到了边界特征点，通过重建原始数据，准确地提取了三维实体的外型轮廓，同时也为实现冗余数据的精简提供了一种新的思想。     

基于切片方法截面数据处理

为了提高后续截面轮廓重建的精度,提出了基于截面切片后数据处理的系列算法.首先用点云束细化算法对切片数据进行细化处理,采用类似于移动最小二乘法的跟踪方法,整个过程不对测量数据进行局部坐标变换,迭代步长由点云密度控制;将截面切片数据细化后,用双链表排序算法对细化后的数据进行排序处理;对截面测量数据的特征点提取,结合"角偏差法"和"弦高差法"的优点,研究了对提取特征点结果影响的几个主要因子,提出一种对冗余数据处理及特征点提取的方法,得到的点云数据可以进行很好的分组处理,并拟合成合适的轮廓特征单元.     

基于 FPFH 特征提取的散乱点云精简算法

针对原始点云模型中存在大量冗余数据问题,提出一种基于快速点特征直方图(FPFH)特征提取的点云精简算法,有效兼顾了特征信息保留和整体完整性。算法首先查找并保留原始模型的边缘点;然后计算非边缘点的 FPFH 值,由此得到点云的特征值,并进行排序且划分出特征区域和非特征区域,保留特征区域内的点;最后将非特征区域划分为 k 个子区间,对每个子区间用改进的最远点采样算法进行采样。将该算法与最远点采样算法、非均匀网格法、k-means 算法和自适应曲率熵算法进行对比实验,并用标准化信息熵评价方法对精简后的点云进行评价,实验表明其优于其他精简算法。此外,可视化结果也表明,该算法能够在保证精简模型完整性的同时,较好地保留住点云大部分特征信息。     

基于动态网格k邻域搜索的激光点云精简算法

由非接触式扫描方法获得的点云数据存在大量的冗余点,为便于模型重构, 提出一种新的基于动态网格k邻域搜索的点云精简方法.首先,对点云进行k邻域搜索,在k邻域搜索过程中采用动态网格的方法快速寻找k邻域点;然后,根据数据点的k邻域计算点的曲率、点与邻域点法向夹角的平均值、点与邻域点的平均距离,并利用这3个参数定义特征判别参数和特征阈值,比较大小,对特征点进行提取;最后,利用包围盒法对非特征点进行二次精简,将精简后的点云与特征点拼接,实现精简目的.实验结果表明,所提出方法与其他k邻域搜索方法相比,提高了计算效率,并且将特征提取与二次精简方法相结合,既可保留模型的几何特征,又能避免空洞区域的产生,在精度和速度上都取得了较好的效果.     

复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法设计

为解决点云数据密度异常时复杂异型建筑立面测绘轮廓提取精度变差的问题,提出基于局部点云密度的复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法。引入基于平面投影和双边滤波的测绘点云数据平滑方法,对测绘数据进行去噪和平滑处理,并通过点云分割方法提取目标点云区域。通过基于改进Alpha Shapes算法的立面测绘轮廓提取方法,以边界网格筛选的方式,去除目标点云区域冗余点云数据后,使用滚动圆半径自适应调节方法提取轮廓数据。试验结果表明,所提取轮廓匹配度高达95.08%,具有良好的精度和可行性。该方法可在有效平滑点云数据、分割获取目标点云区域的同时,高精度提取复杂异型建筑立面测绘轮廓。     

一种非封闭自由曲面的点云边界提取算法

点云边界不仅作为表达曲面的重要的几何特征,而且作为求解曲面的定义域,对重建曲面模型的品质和精度起着重要的作用.以激光线性均匀扫描的点云数据为例论述了一种改进的空间非封闭自由曲面点云的边界提取方法,在原算法基础上增设阈值,变固定K值为变量K值.实验证明该算法不仅可以较快地提取边界,而且表达曲面边界特征比较精确.     

点云数据压缩中的边界特征检测

点云数据压缩是逆向工程产品建模中必要的数据预处理手段之一。常见的数据压缩算法未考虑点云边界数据点的保留问题，因此在大比例压缩过程中会出现边界数据丢失的情况，从而破坏了数据的完整性。为此，提出了一种利用点云数据小邻域内点的相邻关系来检测边界特征点的算法。该算法能检测出点云数据的内、外边界特征点，同时对边界上的点进行排序，检测出边界特征点中的过渡点，最后构建点云轮廓的边界多边线。该算法不仅能满足在点云数据压缩过程中检测并保留边界特征点的要求，而且生成的边界多边线也为后面的3维模型重建奠定了基础。     

一种邻域自适应的双阈值点云特征提取方法

点云数据的特征提取是点云数据处理环节中的一项重要内容,对几何分析、数据分割、点云配准、模型重建等研究起关键作用。研究了基于法向量和曲率的点云特征提取技术,阐明了特征提取过程中邻域选取与单一参数计算存在的问题,提出了邻域自适应的双阈值点云特征提取方法。通过实验对比了该算法与基于曲率的特征提取算法的提取效果,验证了本算法的稳定性、准确性。该算法对于几何特征复杂的点云具有较好的提取效果,对提高点云特征点提取的精度及效率具有重要的意义。     

基于小波变换的图像识别算法

提出一种基于小波变换的图像识别方法,通过构造小波基对图像进行去噪和特征提取,不仅有效地避免了噪声和冗余的数据干扰,较精确地定位到了边界点,同时,也为实现消除冗余数据提供了一种新思想.     

基于轮廓重构和特征点弦长的图像检索

轮廓描述法作为形状检索中最为关键的步骤,应体现目标的整体形状信息和重要特征点信息,并具备对噪声干扰的鲁棒性.提出一种基于轮廓重构和特征点弦长的图像检索算法,首先在目标轮廓提取的基础上分析轮廓的能量保持率,并进行轮廓的降维重构处理,从而减少了随机噪声造成的轮廓畸变.然后,通过新定义的支持域来计算轮廓点的特征强度,并分析了支持域半径与特征点提取结果的关系,从而筛选出有效的轮廓特征点.最后,根据轮廓点和相应特征点间的弦长关系构造轮廓特征函数,经相应处理后,最终得到的形状描述子满足不变性要求.大量实验结果表明,该算法无论是在常规样本库中,还是在噪声样本库中都具有更优的检索性能.     

基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法

为了提高对雕塑点稀疏图像的点云三维重建的分析能力,提出一种基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法,基于稀疏散乱点三维重建和锐化模板特征匹配方法进行图像三维重建。采用三维角点检测和边缘轮廓特征提取方法,进行雕塑点稀疏图像三维点云特征检测,对检测的雕塑点稀疏图像点云数据进行信息融合处理,采用梯度运算方法进行特征分解,实现对雕塑点稀疏图像的信息增强和融合滤波。结合局部均值降噪方法进行图像的提纯处理,提高雕塑点稀疏图像轮廓重建能力,采用锐化模板特征匹配和块分割技术,实现雕塑点自动云三维重构。仿真结果表明,采用该方法进行雕塑点自动云三维重构的准确性较高,图像匹配能力较好,且重构输出信噪比较高。     

深度学习人脸特征点自动定位综述

人脸特征点定位是根据输入的人脸数据自动定位出预先按人脸生理特征定义的眼角、鼻尖、嘴角和脸部轮廓等面部关键特征点,在人脸识别和分析等系统中起着至关重要的作用。本文对基于深度学习的人脸特征点自动定位进行综述,阐释了人脸特征点自动定位的含义,归纳了目前常用的人脸公开数据集,系统阐述了针对2维和3维数据特征点的自动定位方法,总结了各方法的研究现状及其应用,分析了当前人脸特征点自动定位技术在深度学习应用中的现状、存在问题及发展趋势。在公开的2维和3维人脸数据集上对不同方法进行了比较。通过研究可以看出,基于深度学习的2维人脸特征点的自动定位方法研究相对比较深入,而3维人脸特征点定位方法的研究在模型表示、处理方法和样本数量上都存在挑战。未来基于深度学习的3维人脸特征点定位方法将成为研究趋势。     

A fast registration algorithm of rock point cloud based on spherical projection and feature extraction

Point cloud registration is an essential step in the process of 3D reconstruction. In this paper, a fast registration algorithm of rock mass point cloud is proposed based on the improved iterative closest point (ICP) algorithm. In our proposed algorithm, the point cloud data of single station scanner is transformed into digital images by spherical polar coordinates, then image features are extracted and edge points are removed, the features used in this algorithm is scale-invariant feature transform (SIFT). By analyzing the corresponding relationship between digital images and 3D points, the 3D feature points are extracted, from which we can search for the two-way correspondence as candidates. After the false matches are eliminated by the exhaustive search method based on random sampling, the transformation is computed via the Levenberg-Marquardt-Iterative Closest Point (LM-ICP) algorithm. Experiments on real data of rock mass show that the proposed algorithm has the similar accuracy and better registration efficiency compared with the ICP algorithm and other algorithms.     

基于标记点丢失的多幅自标定图像的3维重建和相机姿态恢复

为了对标记点丢失的多幅自标定图像进行精确重建，提出了一种基于标记点丢失的多幅自标定图像的3维重建和相机姿态恢复的方法。该方法与原来方法的不同之处在于，该方法是利用标记点（编码点和非编码点）的方式，即用编码点进行单CCD相机的自标定和姿态恢复，而用非编码点进行3维点的3维重建。该方法有以下3个主要特点：（1）由于该方法采用了标记点的自动识别匹配，所以避免了手工交互选择图像点对（point correspondences）费工费时的问题；（2）由于标记点匹配精确，提高了3维点的重建精度，故符合工程要求；（3）由于噪音对标记点的像点影响较小，因此该方法比以前的方法具有更好的鲁棒性。实验结果表明，利用该方法产生的3维重建点精确可靠，能够满足逆向工程等应用的要求。     

用单幅图像重建三维凸面和两类鞍面的方法

利用Eikonal方程的粘性解给出了基于单幅图像的凸面三维重建算法；定义了2类鞍面——加性鞍面和乘性鞍面．利用凸面法和凹面法从鞍面单幅图像重建2个抛物柱面，然后根据鞍面的结构特点将2个抛物柱面重新合成鞍面．文中算法从临界点开始计算，不要求边界条件，具有较高的精确度．最后通过实验分析了该算法对噪声的敏感性．     

结构光视觉三维点云逐层三角网格化算法

针对结构光视觉恢复的大规模三维点云的可投影特点,提出一种基于投影网格的底边驱动逐层网格化曲面重建算法。该算法首先将点云投影到一个二维平面上;然后基于点云投影区域建立规则投影网格,并将投影点映射到规则二维投影网格上,建立二维网格点与三维点云间的映射关系;接着对投影网格进行底边驱动的逐层网格化,建立二维三角网格;最后根据二维投影点与三维点的对应关系及二维三角网格拓扑关系获得最终的三维网格曲面。实验结果表明,算法曲面重建速度快,可较好地保持曲面细节特征。     

基于拓扑分析的三维动漫人物造型重构

传统方法在三维动漫人物造型重构过程中未确定关键特征点,导致姿态图像匹配度低和收敛速度慢,为此设计一种基于拓扑分析的三维动漫人物造型重构方法。引用拓扑分析确定三维动漫人物造型的点、线、面结构,运用基于融合技术的边缘检测方法提取造型特征点,计算特征点的梯度值和梯度方向,以此来确定关键特征点,生成主方向和特征描述符。在此基础上计算与其对应的源数据库中关键点的描述符距离,根据最小距离和次小距离的比值实现特征点的匹配,利用交互式几何约束变形完成三维动漫人物造型重构。测试结果表明：设计的三维动漫人物造型重构方法的姿态图像匹配度整体在0.6以上,远高于传统重构方法的匹配度,且该方法的收敛速度较快,说明其适合应用在三维动漫人物造型重构设计中。     

三维重建指纹特征提取分析的刑事案件数字化侦破

本文在二维指纹识别技术的基础上,结合多目摄像头数据模型进行指纹采集的三维重建。采用指纹特征点坐标场和方向场进行表征,利用二维指纹特征点的空间映射来获得三维指纹特征点空间特征坐标,由局部四邻域法计算坐标方向场,在指纹匹配中,基于双参考点法进行指纹的空间特征点对齐,由欧氏距离和方向夹角进行特征点配对。实验结果表明,本文提出的指纹三维重建技术以及指纹特征点的提取和匹配,能够最大限度获取三维指纹特征信息,保证指纹特征识别精度,为刑事案件侦破提供有力的技术支持。     

一种基于RANSAC的点云特征线提取算法

点云中提取的特征线在点云处理中具有重要的应用价值,已被应用于对称性检测、表面重建及点云与图像之间的注册等。然而,已有的点云特征线提取算法无法有效地处理点云中不可避免的噪声、外点和数据缺失,而随机采样一致性RANSAC由于具有较高的鲁棒性,在图像和三维模型处理中具有广泛的应用。为此,针对由建筑物或机械部件等具有平面特征的物体扫描得到的点云,提出了一种基于RANSAC的特征线提取算法。本算法首先基于RANSAC在点云中检测出多个平面,然后将每个平面参数化域的边界点作为候选,在这些候选点上再应用基于全局约束的RANSAC得到最终的特征线。实验结果表明,该算法对点云中的噪声、外点和数据缺失具有很强的鲁棒性。