基于自适应滤波的微弱GPS信号跟踪方法

针对全球定位系统(GPS)传统跟踪算法在接收信号很微弱的条件下跟踪误差大,为保持跟踪精度,提出了一种新的跟踪方法.同时考虑了多普勒频移和码相位偏移量作为观测模型,然后采用自适应卡尔曼滤波算法,有效减轻了系统噪声和观测噪声对信号跟踪的影响;并通过列文伯格-马夸尔特方法,优化迭代过程,进一步提高自适应卡尔曼滤波算法的稳定性和收敛速度.仿真结果显示,利用新的算法对载噪比低至21dB-Hz的微弱GPS信号取得了良好的跟踪精度和极高的灵敏度.     

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.     

改进的基于FPFH特征配准点云的方法

ICP(Iterative Closest Point)算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息。针对该方法的初始匹配中距离测度等问题,提出一种改进的基于FPFH特征配准点云的方法。点云配准时首先计算2个点云的点的FPFH特征之间的巴氏距离,以k-d树检索巴氏距离最小的对应点,然后利用奇异值分解计算初始转换矩阵,进行ICP算法精细匹配,求得最终变换矩阵。实验结果表明,改进的基于FPFH特征配准点云的方法能为ICP算法提供良好的初始变换矩阵,在同等迭代次数下该方法具有更高的精度。     

基于特征点匹配的排水管道声点云模型配准算法

三维重建技术逐渐成为获取全面、完备、准确的排水管道信息的关键手段。而实际检测受到管道堵塞等工况与管道检测规程等因素限制,造成所获得的管道声呐点云模型会出现位姿不同、部分重叠或空缺等情况,需要通过配准获取完整管道模型。同时,传统ICP算法针对管道模型存在效率低、精度差的问题。因此,该文提出基于特征点匹配的粗配准与改进的ICP精细配准相结合的点云配准算法。首先,利用ISS特征点检测法检测出模型特征点,通过FPFH对特征点进行进一步的描述;其次,采用RANSAC算法筛选出正确特征匹配点集,利用四元数法解算出初始变换参数完成粗配准;最后,在粗配准基础上,通过改进最近对应点查询的ICP算法完成精细配准。实验结果表明了该文算法的可行性与优越性,能为后续排水管道缺陷检测提供高完备、全面、准确的点云模型。     

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。     

三维重建中点云模型与纹理图像的配准

研究三维立体图像优化问题,实现高真实度的纹理图.由于立体图像重建过程产生累加误差,影响匹配精度.目前半自动和自动纹理贴图中三维扫描数据与高分辨率纹理图像对应点配准精度低、计算量大.为解决上述问题,在标准ICP(Iterative Closest Point)算法的基础上,提出一种改进的LM-ICP 2D和3D配准算法.通过法向量内积加权的最近点迭代,动态更新特征对应,减小误匹配点对配准精度的影响,并利用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化投影矩阵.采用真实数据进行仿真.实验表明,提出的算法能得到精度高、真实性强的匹配图像效果,为设计提供参考.     

一种应用于大角度变换点云的配准方法

针对传统配准法不能很好解决大角度变换点云的配准这一问题,提出一种基于精 确对应特征点对及其 K 邻域点云的配准方法。首先分别计算两组点云的 FPFH 值,根据特征值 建立点云间的对应关系;然后通过 RANSAC 滤除其中错误的匹配点对,得到相对精确的特征点 对集合;之后通过 KD-tree 搜索的方式分别找出特征点对 R 半径邻域内的点,应用 ICP 算法得 到两部分点云的最优收敛;最后将计算得到的相对位置关系应用到原始点云上得到配准结果。 通过对斯坦福大学点云库中 Dragon、Happy Buddha 模型以及 Kinect 采集的石膏像数据进行配 准和比较,实验表明该方法能够有效解决大角度变换点云的配准问题,是一种具有高精度和高 鲁棒性的三维点云配准方法。     

3D人耳点云配准的并行Softassign算法

提出了一种新的人耳点云并行Softassign配准算法.在基于CUDA对Softassign算法进行并行加速的基础上,利用三维点云离散曲率估计和三维空间kd-tree相结合的方法,对三维人耳点云进行点云简化,使简化后人耳点云能够保留足够的几何特征,然后对简化人耳点云进行Softassign配准,提高Softassign算法在人耳点云配准中的配准精度,从而避免了局部配准等缺陷,并在实际应用中验证了算法效率和精度.     

基于图像匹配-点云融合的建筑物立面三维重建

随着计算机技术的快速发展,基于图像的建筑物三维重建逐渐成为计算机图形学和计算机视觉领域的研究热点之一.由于建筑物图像背景复杂、序列长且杂乱无序,现有的三维重建算法存在耗时长、局部几何细节重建效果差的问题.文中针对这些不足提出了一种基于图像匹配实现点云融合的建筑物立面三维重建算法.首先寻找新添加的建筑物局部图像在原始图像集中的匹配图像,组成规模较小的图像集并重建出局部点云模型,然后通过匹配不同点云模型在同一幅图像上的投影点,找到点云模型之间的一致对应点集,接着求解点云集合之间的最佳对齐变换,实现整体和局部点云模型的融合,最终生成建筑物立面完整的三维模型,实验表明,采用文中算法进行三维重建,可以有效地减少重建时间,提高重建精度.     

基于平移域估计的点云全局配准算法

针对迭代最近点(ICP)算法需要两幅点云具有良好的初始位置,否则易陷入局部最优的问题,提出了一种基于平移域估计的点云全局配准算法。首先分别计算数据点云和模型点云的去模糊主方向点云,利用两者平行于坐标轴的包围盒估计平移域范围;其次利用改进的全局ICP算法在估计出的平移域和[-π,π]³的旋转域中进行全局搜索配准。该算法可以根据待配准点云自适应地估计平移域的大小,进行全局自动配准,配准过程中不需要计算点云的特征信息,所需设置的参数少,对点云的初始位置没有要求。实验结果表明,所提算法能够获取全局优化的精确的配准结果,同时提高了全局配准的效率。     

基于点云配准的人脸三维尺寸测量

接触式人脸三维尺寸测量易损坏表面特征,依赖于特征点标定,常含冗余信息.针对该问题,提出一种基于结构光与多视图图像点云配准的非接触式人脸三维尺寸测量方法.首先利用改进的迭代最近点算法建立转换函数,求出尺度因子、旋转矩阵和平移向量;然后基于模糊C均值算法对人脸面部进行聚类分割以获得候选区域;针对人脸表面离散点云不平整问题,...     

三维重建中深度图像配准方法研究

三维重建是计算机视觉的主要目的,也是计算机图形学领域的研究热点。通过两两配准和多视角配准的深度介绍和举例说明,系统介绍了深度图像配准方法。通过这些方法可以大大简化三维物体的识别和定位等问题,开辟了机器视觉的一个新途径。     

基于自适应角度的三维点云分割方法

点云分割是基于点云数据空间几何信息提取的一项重要工作,它是点云数据特征提取与分析的基础。同时,点云数据通常是离散的和非结构化的,点云数据的分割不是一项简单的数据处理任务,分割效率和分割精度决定了后续数据处理工作的结果。因此,研究点云数据分割具有重要意义。提出一种基于自适应角度的三维点云切割算法,使用PCA算法找到最佳降维投射方向,以降低原始点云数据维度,并利用投射簇的概念实现对原始目标点云的切割获取。     

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。     

三维重建中的点云配准方法研究

对序列点云拼接实现三维场景重建的方法进行研究,在重建方法中引入体积空间映射方法,有效地去除了拼接结果中的重复点、并填补了空洞.提出了改进的ICP算法和体积空间融合算法相结合的三维重建方法.实验证明该方法能有效地提高拼接结果的精度.     

基于标识与自然纹理特征的三维注册方法研究

三维注册方法是增强现实系统研究的一个重要方面。现有的三维注册方法普遍采用已知标识完成任务,但存在明显的局限性,它必须保证真实场景中标识的可见性。提出了一种基于ARToolKit中规则标识与自然纹理特征的三维注册方法。该方法只在离线图像处理阶段使用一次已知标识就可以完成三维注册,并不需要保证实时注册阶段标识可见,即便纹理部分被遮挡仍能正确注册。这种新方法能够大大提高增强现实系统的适用性。     

基于地面激光雷达点云数据的单木三维重建

利用地面激光雷达三维点云数据,在已有的枝干结构重建方法基础上,提出了一种利用点云密度,结合间隙率模型反演的单木总叶面积,在冠层内分体元添加树叶的方法,重建完整的单木三维结构。该方法成功应用于基于光线追踪方法模拟的点云和野外实测点云数据,实现了单木三维结构重构。重建的单木叶面积与真实叶面积相对误差小于0.9%,方向间隙率的相对误差不超过4.0%。实验结果表明:重建单木三维结构与真实结构在目视效果和定量评价两方面都具有较好的一致性。     

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。     

RANSACs for 3D Rigid Registration: A Comparative Evaluation

Estimating an accurate six-degree-of-freedom (6-DoF) pose from correspondences with outliers remains a critical issue to 3D rigid registration. Random sample consensus (RANSAC) and its variants are popular solutions to this problem. Although there have been a number of RANSAC-fashion estimators, two issues remain unsolved. First, it is unclear which estimator is more appropriate to a particular application. Second, the impacts of different sampling strategies, hypothesis generation methods, hypothesis evaluation metrics, and stop criteria on the overall estimators remain ambiguous. This work fills these gaps by first considering six existing RANSAC-fashion methods and then proposing eight variants for a comprehensive evaluation. The objective is to thoroughly compare estimators in the RANSAC family, and evaluate the effects of each key stage on the eventual 6-DoF pose estimation performance. Experiments have been carried out on four standard datasets with different application scenarios, data modalities, and nuisances. They provide us with input correspondence sets with a variety of inlier ratios, spatial distributions, and scales. Based on the experimental results, we summarize remarkable outcomes and valuable findings, so as to give practical instructions to real-world applications, and highlight current bottlenecks and potential solutions in this research realm.