点云算法在医学领域的研究进展

点云作为一种重要的3维数据,能够直观地模拟生物器官、组织等的3维结构,基于医学点云数据的分类、分割、配准、目标检测等任务可以辅助医生进行更为准确的诊断和治疗,在临床医学以及个性化医疗器械辅助设计与3D打印有着重要的应用价值。随着深度学习的发展,越来越多的点云算法逐步由传统算法扩展到深度学习算法中。本文对点云算法在医学领域的研究及其应用进行综述,旨在总结目前用于医学领域的点云方法,包括医学点云的特点、获取途径以及数据转换方法;医学点云分割中的传统算法和深度学习算法;以及医学点云的配准任务定义、意义,以及基于有/无特征的配准方法。总结了医学点云在临床应用中仍存在的限制和挑战：1）医学图像重建的人体器官点云分布稀疏且包含噪音、误差;2）医学点云数据集标注困难、制作成本高,可用于训练深度学习模型的公开数据集非常稀少;3）前沿的点云处理算法大都基于自然场景点云数据集训练,这些算法在医学点云处理中的鲁棒性和泛化能力还有待验证。随着医学点云数据集质量和数量的提升,医学点云处理算法的研究将会吸引更多的研究者。     

基于最大分类器差异域适应方法的3维点云分类

实现快速且高精度的点云分类算法对自动驾驶、 3维场景识别、地图重建、工业机器人等应用领域起着重要的作用。针对目前传统3维点云分类算法存在着深度学习需要海量带标签训练数据以及在网络中没有考虑到3维点云数据的局部信息的不足,基于最大分类器差异域适应方法,设计了一种3维点云分类框架。首先使用PointNet点云分类网络作为网络的基本框架,其次在特征网络中添加自适应节点模块以处理3维点云的局部特征,最后利用领域自适应方法中的最大分类器差异域适应方法对网络的全局特征进行训练,有效缓解对海量训练数据的依赖性。在3维点云数据集PointDA-10的6种迁移组合对所提方法进行实验验证,在其中5种组合的分类准确率优于传统的点云分类算法,并且在减少20%训练数据量的情况下仍能较传统方法有效提升分类准确率。     

新能源汽车激光雷达传感器缺失数据填补方法研究

为了增强车辆激光雷达传感器数据采集的全面性,研究新能源汽车激光雷达传感器缺失数据填补方法。利用数据融合的点云采集技术和中值滤波算法,预处理点云数据。采用改进的噪声密度聚类算法构建点云超体素块,建立图模型,并利用图割算法进行全局聚类。结合典型地物特征提取地物信息,并利用全景图像进行密集匹配填补缺失区域,以完成点云数据中空洞区域的填补。实验结果表明,该方法能够有效实现缺失数据的填补,并且填补效果良好。填补后的点云数据与缺失区域原始点云在深度方向上的分布状况几乎一致。     

基于机械臂的Kinect车辆轮廓点云配准

车辆轮廓的三维点云模型在汽车智能化制造及维保过程中具有重要作用。为提高点云配准的精度和效率,以汽车维保机器人为研究对象,提出一种基于点云数据处理技术的车辆轮廓扫描定位及点云数据配准方法。在机械臂末端安装Kinect深度传感器实现精准移动,在汽车四周采集点云数据并进行预处理,根据机械臂运动学方程计算传感器采样位姿,完成初步配准。在此基础上,使用迭代最近点算法完成车辆轮廓点云的精确配准。实验结果表明,该方法可完成各视角点云数据的准确、快速配准,得到完整的三维点云数字模型。     

基于Kinect深度数据的移动机器人障碍检测方法研究

（北方工业大学,机械与材料工程学院,北京,100144） 摘要： 未知室内环境中的障碍检测是室内移动机器人领域的热点问题。在低成本条件下为更加准确的对环境中的障碍进行检测,提出一种基于低成本Kinect传感器点云数据进行环境障碍检测的有效方法。首先通过Kinect三维点云数据,对点云数据进行去燥处理,并进行三维数据到二维平面的投影的转换并通过DBSCAN聚类算法对投影的二维点云数据进行聚类分析。通过设置相邻顶点间最大距离阈值对convex-hull凸包算法进行改进,试验结果表明改进的凸包算法能够对障碍进行有效识别。该方法在Matlab中进行了方法验证,并在P3-DX移动机器人平台上进行了试验验证,结果表明该方法能够有效对环境中的障碍进行有效识别。     

基于多路径遍历优先选择的缺失数据云存储方法

以完善缺失的数据云存储技术为目的,提出基于多路径遍历优先选择的缺失数据云存储方法。该方法利用前馈神经网络对缺失数据进行冗余数据处理后,先使用高斯混合模型和最大期望算法对清洗后的缺失数据进行均值修正,提升缺失数据的完整性;然后以均值修正后的缺失数据为基础,使用多路径遍历优先选择方式选取缺失数据存储路径后,按照云计算体系结构和缺失数据存储需求,建立缺失数据云存储技术架构;最后按照缺失数据存储路径对其进行云存储。实验结果表明：该方法在云存储缺失数据时读、写操作消耗时间较短,且不存在缺失数据漏处理情况;其在缺失数据云存储过程中缺失数据文件大小不同时吞吐量数值较高,且受运行线程数量影响较小。     

基于二维点云图的三维人体建模方法

近年来基于二维图像的三维建模方法取得了快速发展,但就人体建模而言,由于摄像头采集到的二维人体图像包含衣物、发丝等大量的纹理信息,而像虚拟试衣等相关应用需要将人体表面的衣物褶皱等纹理信息去除,同时考虑到裸体数据采集侵犯了用户的隐私,因此提出一种基于二维点云图像到三维人体模型的新型建模方法。与摄像机等辅助设备进行二维图片数据集的采集不同,该算法的输入是由三维人体点云模型以顶点模式绘制的二维点云渲染图。主要工作是建立一个由二维点云图和相应的人体黑白二值图构成的数据集,并训练一个由前者生成后者的生成对抗网络模型。该模型将二维点云图转化为相应的黑白二值图。将该二值图输入一个训练好的卷积神经网络,用于评估二维图像到三维人体模型构建的效果。考虑到由不完整三维点云数据重建完整的三维人体网格模型是一个具有挑战性的问题,因此通过模拟二维点云的破损和残缺状态,使得算法能够处理不完整的二维点云图。大量的实验结果表明,该方法重建出的三维人体模型能够有效实现视觉上的真实感,为了对重建后的精度进行定量的分析,选取了人体特征中具有代表性的腰围特征作为误差评估;为了增加三维人体模型库中人体形态的多样性,还引入一种便捷的三维人体模型数据增强技术。实验结果表明,该算法只需要输入一张二维点云图像,就能快速创建出相应的数字化人体模型。     

一种基于映射法的散乱点云Delaunay三角剖分算法

针对直接在三维空间构建海量点云的Delaunay三角网格效率低下,提出一种新的基于映射法的Delau-nay三角网格构建算法.首先提出一种基于区域增长法的点云分片方法,能够保证对分片后的点云数据进行映射而不产生重叠;然后保持空间点云之间的距离特性,将三维点云映射到二维平面;在二维平面内进行Delaunay三角剖分,再将结果返回到三维空间内.实验结果表明,算法能够构建质量较好的三角网格.由于该算法将点云的三角剖分转换到低维空间,通过实验结果对比本算法与其他算法效果,证明该方法能够更快地完成重构.     

心内膜散乱点云边界点检测算法研究

针对心内膜散乱点云预处理中的边界点检测,利用截线云理论将散乱点云进行等间隔区域分层,将点云投影至点云切片,得到切片的散乱点集,同时建立链表结构分区存储点云数据;由平面上点的二维坐标定位,提出区域"十"字算法进行切片数据边界点提取,获取切片数据的最外层点,将检测到的边界点存回原始三维数据源,完成预处理过程。实验结果证明,该算法对边界点具有较强的识别能力,能够在快速、有效地简化点云数据的同时保持原始特征的信息,可以提高后续三维建模的精度和速度。     

面向RGBD深度数据的快速点云配准方法

目的 真实物体的3维重建一直是计算机图形学、机器视觉等领域的研究热点。针对基于RGBD数据的非匀速非固定角度旋转物体的3维重建问题,提出一种利用旋转平台重建物体3维模型的配准方法。方法 首先通过Kinect采集位于旋转平台上目标物的深度数据和颜色数据,对齐融合并使用包围盒算法去除背景噪声和不需要的外部点云,获得带有颜色信息的点云数据。并使用基于标定物不同角度上的点云数据标定出旋转平台中心轴的位置,从而获得Kinect与旋转平台之间的相对关系;然后通过曲率特征对目标点云进行特征点提取并寻找与相邻点云的对应点;其中对于特征点的选取,首先针对点云中的任意一点利用kd-tree搜寻其k个邻近点,对这些点进行曲面拟合,进而计算其高斯曲率,将高斯曲率绝对值较大的n个点作为点云的特征点。n的取值由点云的点个数、点密度和复杂度决定,具体表现为能反映物体的大致轮廓或表面特征信息即可。对于对应点的选取,考虑到欧氏距离并不能较好反映点云中的点对在旋转过程中的对应关系,在实际配准中,往往会因为点云重叠或距离过远等原因找到大量错误的对应点。由于目标物在扫描过程中仅绕旋转轴进行旋转,因此采用圆弧最小距离寻找对应点可有效减少错误点对。随后,使用二分迭代寻找绕中心轴的最优旋转角度以满足点云间的匹配误差最小;最后,将任意角度获取的点云数据配准到统一的坐标系下并重建模型。结果 使用斯坦福大学点云数据库和自采集数据库分别对该方法和已有方法在算法效率和配准结果上进行对比实验,实验结果显示在拥有平均75 000个采样点的斯坦福大学点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少86.5%、57.5%,算法运行时间分别平均减少87%、60.75%,欧氏距离误差平方和分别平均减少70%、22%;在具有平均57000个采样点的自采集点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少94%、75%,算法运行时间分别平均减少92%、69%,欧氏距离误差平方和分别平均减少61.5%、30.6%;实验结果显示使用该方法进行点云配准效率较高且配准误差更小;和KinectFusion算法相比在纹理细节保留上也表现出较好的效果。结论 本文提出的基于旋转平台标定的点云配准算法,利用二分迭代算法能够有效降低算法复杂度。与典型ICP和改进的ICP算法的对比实验也表明了本文算法的有效性。另外,与其他方法在具有纹理的点云配准对比实验中也验证了本文配准方法的优越性。该方法仅采用单个Kinect即可实现对非匀速非固定角度旋转物体的3维建模,方便实用,适用于简单快速的3维重建应用场合。     

点云模型的噪声分类去噪算法

针对三维点云模型数据在去噪平滑过程中存在的不同尺度噪声和算法计算耗时问题,提出了点云模型的噪声分类去噪算法。该算法根据噪声点分布特性,将其分为大尺度和小尺度噪声,先利用统计滤波结合半径滤波去除大尺度噪声;然后使用快速双边滤波对小尺度噪声进行平滑,实现点云模型的去噪和平滑。与传统的双边滤波相比,利用快速双边滤波对点云模型数据进行平滑,有效地提高了计算效率。实验结果表明,该算法对点云噪声进行快速平滑去除的同时又能有效地保持被扫描物体的几何特征。     

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。     

基于高斯似然估计因子分析的点云配准算法

为解决三维点云数据在白噪声、数据不对应的情况下的配准问题,提出基于高斯似然估计因子分析的点云配准算法。采用因子分析法对点云数据进行表示,利用极大似然估计的方法求得因子载荷矩阵,从而完成对带噪声点云的配准。仿真实验表明,与CDP算法和Go-ICP算法相比,该算法不会陷入局部最小值,在快速精确配准和稳定性方面具有良好的鲁棒性。     

基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法

针对三维点云数据模型在去噪光顺中存在不同尺度噪声的问题,提出一种基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法。该算法首先将噪声细分为大尺度和小尺度噪声,并使用统计滤波结合半径滤波对大尺度噪声进行去除;然后对三维点云数据进行曲率估计,并对现有点云双边滤波进行改进,增强其鲁棒性和保特征性;最后使用改进的双边滤波对小尺度噪声进行光顺,实现三维点云数据模型的去噪、光顺。与单独使用双边滤波、Fleishman双边滤波相比,改进算法在三维点云数据模型光顺平均误差指标上分别降低了50.53%和21.67%。实验结果表明,该改进算法对噪声进行尺度的细分既提高了计算效率,又避免了过光顺和细节失真,较好地保持模型中的几何特征。     

一种融合密度聚类与区域生长算法的快速障碍物检测方法

针对智能车在城市环境下采集的3维激光雷达点云中相邻障碍物难以区分、远距离检测易分裂以及小障碍物易漏检的问题，将密度聚类算法与区域生长算法融合，提出了一种鲁棒的障碍物快速检测方法．该方法首先利用区域生长算法对点云栅格完成第1次聚类并标记出可能含有更小障碍物的栅格，然后利用参数自适应的DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）对体积较大、可能包含多目标的障碍物检测结果进行细化，最后对已标记的栅格进行第2次区域生长聚类，完成小障碍物的检测．实验结果表明，本方法在城市环境下能够准确区分和检测出障碍物，检测准确率平均可达97%，平均耗时为13 ms．     

基于3D-Harris 与FPFH 改进的3D-NDT 配准算法

针对传统点云配准三维正态分布变换(3D-NDT)、迭代最近点(ICP)算法在未给定初 始配准估计的情况下配准效果不佳、配准时间长、误差较大的缺陷,提出了精准且相对高效的 点云匹配算法。首先,运用3D-Harris 算法识别每一幅点云的关键点,并以此为基本点建立局 部参考框架,计算快速点特征直方图(FPFH)描述子;之后,使用最小中值法(LMeds)中的对应 估计算法排除不准确的点对应关系,得到含有对应三维特征关系的特征点对。计算粗配准所需 的变换矩阵,完成初步匹配。随后,根据3D-NDT 算法将点云数据空间体素化,运用概率分布 函数完成最终的点云进行精确地匹配。使用改进配准将3 组分别从网络下载的较少噪声、大规 模与Kinect V2.0 采集的较多噪声、大规模的2 组重叠度不同的点云数据匹配到同一个空间参考 框架中,并通过精度分析对比经典3D-NDT,ICP 等算法。实验结果证明,该算法在迭代次数 较低时,可使室内场景点云数据完成精度较高的配准且受噪声影响较小,但如何将算法的复杂 度适当降低,缩短配准时间需要更进一步的研究。     

基于VTK的腹部医学图像体绘制应用研究

由于面绘制不能保留CT图像丰富的数据信息,无法良好地对于形状特征模糊的组织器官以及它们之间的层次关系进行三维显示,因此需要结合体绘制来为医生提供有力的病变分析依据。本文利用VTK开发包所提供的体绘制方法来实现腹部CT图像的三维重建,验证并比较了这几种方法各自的优缺点。实验结果表明,VTK用于CT图像的体绘制方法具有快速、效果好的特点,并可根据实际应用来选用不同的体绘制方法。     

3D point cloud registration denoising method for human motion image using deep learning algorithm

Aiming at the problem of 3D point cloud noise affecting the efficiency and precision of human body 3D reconstruction in complex scenes, a 3D point cloud registration denoising method for human motion image using depth learning algorithm is proposed. First, two Kinect sensors are used to collect the three-dimensional data of the human body in the scene, and the spatial alignment under the Bursa linear model is used to pre-process the background point cloud data. The depth image of the point cloud is calculated, and the depth image pair is extracted by the convolutional neural network. Furthermore, the feature difference of the depth image pair is taken as the input of the fully connected network and the point cloud registration parameter is calculated, and the above operation is performed iteratively until the registration error is less than the acceptable threshold. Then, the improved C-means algorithm is used to remove the outlier, the noise is clustered, and the large-scale outlier noise is removed. Finally, the high-frequency information is processed by the depth data bilateral filtering method. The experimental results show that compared with the traditional bilateral filtering algorithm and fuzzy C-means algorithm, the proposed method can effectively remove noise of different scales and maintain good performance on the basis of maintaining human body features. In the point cloud model of A, B, and C, the average error of the proposed method is lower than that of the traditional bilateral filtering algorithm with 15.7%, 15.9%, and 19.8%, respectively, and it is lower than that of the fuzzy C-means algorithm with 25.8%, 26.9%, and 30.2%, respectively.     

Real-time arm motion imitation for human–robot tangible interface

In this paper we deal with a remote meeting system with tangible interface, in which a robot is used as tangible avatar instead of a remote meeting partner. For realizing such system, it is a critical issue how the robot imitates human motions with natural and exact. So, we suggested a new method that human arm motion is captured with a stereo vision system and transferred to the robotic avatar with real-time. For capturing 3D arm motions based on markerless method, we proposed a new metaball-based method which was designed in order to have some robust and efficient properties: a modified iso-surface equation of metaball for overcoming local minima and a downsizing method of 3D point cloud for improving time complexity. With our meeting system, we have implemented our new algorithm and run at approximately 12–16 Hz. Also, its accuracy in motion capturing could be acceptable for robot motion generation.     

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.