基于APOCS的点云去噪算法

使用3D扫描工具获取点云数据时常常会伴随着加性噪声.本文提出了一个基于凸集平均映射(APOCS)的原创点云去噪算法.首先,使用基于相关性筛选改良过的均值滤波算法对噪声点云的法向量进行滤波.每个滤波后的法向量都能决定其相对应的局部平面,将这些平面视为凸集,可通过APOCS算法更新点云中各点的位置.在本文的最后将给出该算法在不同强度噪声点云上与双边滤波对比的实验结果.     

基于海量点云数据的输电线路三维建模研究

为保障电网输电线路管理的规范化与精益化，设计了基于海量点云数据的输电线路三维建模方法。首先采集输电线路原始点云数据，对其进行预处理，根据点云数据提取输电线路轮廓线，然后采用3D MAX软件构建输电线路的完整三维几何模型，最后通过纹理映射此模型获取到最终输电线路三维模型。结果表明，该方法可精准拼接原始点云数据，有效去除点云数据的噪声点及障碍物等，提升点云数据的整体质量，可为电网输电线路规范化管理提供有效帮助。     

视频点云压缩基于增强数据相关性的帧间编码改进方法

基于视频的点云压缩（V-PCC）在相邻帧对应的相似3D点云发生旋转时,旋转后的点云投影平面会发生变化,从而导致投影后的像素产生较大差异并减弱点云帧间的相关性,且点云采集时掺杂的噪点也容易影响编码效果。本文提出了一种基于增强数据相关性的帧间编码改进方法,其采用基于统计的方法去除离群点,并计算点云帧之间的相对运动,通过采用基于运动一致性的二叉树分割方法分割,对分割后的点云采用基于NDT粗配准和ICP精细配准的方法估计点云的运动信息,使用基于法向量双线性平滑的方法平滑点云,最后对平滑后的点云序列使用V-PCC编码。     

一种改进的激光点云滤波算法

针对常规的点云滤波方法在去除接近模型噪声的过程中会对模型造成较大破坏的问题,提出一种结合双张量投票和多尺度法向量估计的点云滤波算法.首先采用主成分分析法在较大的尺度下估计各点的法向量,对各点进行双张量投票以提取特征点.然后对提取出的特征点在较小的尺度下估计法向量,并结合随机采样一致性方法对小范围噪声平面进行剔除.最后采用曲率对剩余的噪声进行滤波,获得最终的点云数据.实验结果表明,所提算法可以有效剔除噪声点,并较好地保留三维模型的尖锐特征,为后续点云配准和三维重建奠定基础.     

星载光子点云支持下的卫星影像区域网平差

以ICESat-2为代表的光子计数激光雷达对地观测手段具有地面足印小、采样频率高、波束数量多等特点，获取点云的平面精度和飞行方向数据密集程度得到很大提升，可作为一种新型三维控制条件以提高卫星影像定位精度。为解决光子点云没有同步影像记录平面位置的应用难题，提出一种星载光子计数激光点云支持下的卫星影像定位精度提升方法。首先采用三维地形剖面匹配方法实现对光子点云数据与卫星立体影像自动生成的数字表面模型（DSM）的精确配准；然后依据坡度变化从光子剖面点云中提取地形特征点，联合DSM多种地形特征生成共同地形特征控制点；最后将该地形特征控制点作为平高控制条件引入带附件参数的卫星影像区域网空中三角测量过程，以进一步提升定位精度。利用陕西省两个地区的ZY-3影像和ATLAS ATL03级数据进行实验，结果表明与完全无控定位方法和SRTM数据辅助定位方法相比，所提方法能够显著提高ZY-3影像平面和高程定位精度，提升幅度相对于SRTM数据分别可以达60%和34%左右，验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于3D激光打印的建筑景观可视化视觉艺术重建

在进行建筑景观重建时，为防止周围环境、信号干扰等原因产生点云噪声，提出基于3D激光打印的建筑景观可视化视觉艺术重建方法。利用Kinect获取物体表面点云数据，并做多视角对齐和点云去噪处理，使模型数据更加精准。利用迭代最近点算法对数据进行点云配准与融合，通过数据的预处理，使点云数据融合为表面光滑、无孔洞模型，根据建筑景观的三维模型，使用3D激光打印机打印技术的可视化系统实现模型的视觉艺术展现。模拟试验结果表明，所设计的建筑景观重建误差率在10%以下，重建数据平滑值保持在0.9左右，满足了建筑景观视觉艺术重构的要求。     

改进高斯混合模型的激光点云数据分类

激光点云数据的无序性会影响激光场景识别和三维重建，导致激光点云数据分类误差大，精度低等问题，为此提出基于改进高斯混合模型的激光点云数据分类方法。首先采集激光点云数据，利用邻域密度算法对数据中的噪声进行分析和去除，然后采用改进高斯混合模型获取数据点间距，将点云数据分类相应类别中，实现激光点云数据分类。实验结果证明，本方法可以有效去除激光点云数据中的孤立点，提高了激光点云数据分类精度，激光点云数据分类结果可满足激光三维重建要求。     

多噪声点云数据预处理及DEM构建

甘肃天水罗玉沟是典型的黄土沟壑切沟地形,具有坡度变化剧烈、低矮植被覆盖程度高的特点。在本文中,利用Leica HDS6100型三维激光扫描仪对切沟进行初始扫描并存储点云数据,扫描精度为1mm,包含激光脚点个数为1498191,回光强度取值范围为-2048～2047,覆盖面积为14.0975m2,点云平均密度为3345.1个/m2;针对采集到的噪声点比例较大的黄土沟壑切沟点云数据,提出中值滤波、回光强度滤波、RGB滤波融合的滤波方法,利用Cyclone6.0、Matlab R2008a、Arcgis10.0等后续处理软件,较为有效地实现了去除噪声点、保留地面信息的拼接、平滑、去噪、简化方法;对预处理后的点云数据进行克里金和反距离权重两种方法的插值,建立DEM。     

一种改进的具有半径滤波和RANSAC优点的点云图像去噪方法

为了剔除点云中离散点噪声和密集平面噪声且保留点云的特征,提出了一种改进的具有半径滤波和RANSAC优点的点云图像去噪新方法.首先利用体素下采样对原始点云数据进行精简,然后针对离散点噪声,使用半径滤波将其剔除,最后在保留原始RANSAC算法的基础上,引入高度信息参数对拟合出的平面进行区分,据此进一步剔除点云中的密集平面噪...     

基于无监督网络框架的文物点云模型去噪

数字化技术在文物保护工作中的应用极大促进了文化遗产领域的快速发展。三维激光扫描设备获得的文物点云数据不可避免包含大量噪声,直接影响点云数据的后续处理。为有效去除无序点云中的噪声点,较好恢复点云数据,基于无监督网络提出了一种新型点云去噪算法。首先通过上层网络分类并去除离群点;然后通过引入空间先验项引导待去噪点云中数据点收敛到流形上多模式中最接近真实点云的最优模式,从去除离群噪声点的点云数据中得到干净点云的分布,实现无监督精细点云去噪;最后通过计算去噪后点云间的chamfer distance来进行定量评价。与一些经典算法的对比分析实验结果表明,所提算法在去噪的同时,能有效保持点云模型的几何特征,对文物点云数据的去噪效果良好,去噪后的点云模型极大程度复原了原始干净点云模型,这对文物数字化保护的后续环节至关重要。