逆向工程中对离散点云的特征识别算法探究

基于逆向设计中点云处理的表面识别问题,本文提出了一种基于小波变换的离散点云数据的特征识别算法。首先将离散点云表示成小波变换可以处理计算的形式,然后在此基础上提出了具体的二维和三维离散点云的小波分解算法,最后引入实例,对二维离散点云的小波分解算法进行验证分析。实验结果表明本文提出的算法达到了对点云数据的特征分解的目的。将离散点云数据按特征分解从而提取出不同的特征成分,可以根据后期点云预处理的不同要求,将小波变换后的数据进行进一步的处理。     

激光扫描与摄影测量异源点云高精度配准方法

针对激光扫描和摄影测量点云非同源数据自动配准困难的问题,提出一种基于快速点特征直方图（FPFH）点云粗配准与八叉树格网迭代改进最近邻点（ICP）算法相结合的方法。在粗配准中,首先采用体素格网对点云数据进行降采样处理,然后使用FPFH进行特征匹配,最后采用采样一致性初始配准（SAC-IA）算法获取初始配准变换矩阵。在精配准中,以经典的ICP算法为基础,首先通过设置欧氏距离阈值剔除错误的对应点,然后在每个体素格网中选取精度最高的同名点对,使用奇异值分解（SVD）法计算最终配准变换矩阵。实验结果表明,所提方法可以解决激光扫描点云和摄影测量点云非同源数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。     

基于激光点云的公路箱梁表面裂缝识别方法研究

激光扫描作为一种新兴的无接触式测量技术,具有测量速度快、精度高的特点,常用于物体表面的损伤检测中。为从激光点云中提取裂缝所在位置,提出一种基于点云扫描线的混凝土预制箱梁表面裂缝识别方法,该算法根据点云在不同条带上的高度差异获取突变点,并使用小波分解增加突变点的拾取精度,最后通过连接突变点得到裂缝的平面分布。点云实验表明,依赖于小波分解对突变点的精确检测,该算法能够实现对预制箱梁表面独立单一走向裂缝的精确识别,其中使用Coif2小波基进行4层小波分解能够实现最佳的识别效果。     

基于立体视觉与特征匹配的点云目标识别算法

准确提取三维点云数据中待测目标的点云集合是三维点云目标识别技术的一个关键问题,也是近年来目标识别领域从二维向三维拓展的一个重要挑战,其主要难点在于快速寻找离散点云之间的相关函数关系。结合立体视觉与特征匹配构建了可以表征不同视场条件下的目标点云约束的机制,通过采用立体视觉作为约束条件完成了对原有特征匹配算法的优化。设计了基于立体视觉的估计算法,通过训练学习获得了不同选取比例条件下的识别规则。实验采用ARIES激光雷达采集点云,并通过MATLAB选取三种典型目标状态。当目标区分度高时,优化前后的目标识别率都在98%以上;当目标区分度低时,优化后对目标边界的限定条件可以很好地提高识别概率。采用优化的点云数据位置偏差量可达到0.55 mm,相比未优化的0.74 mm提高了0.19 mm。同时,优化后算法的收敛时间曲线要优于未优化的,3000点以上的收敛时间均值约为8.33 s,优于未优化的12.76 s。综上所述,优化后的算法具有更好的识别效率。     

基于局部和全局采样点云数据简化算法研究

3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通过基于点云的网格分割的非均匀网格法来提取局部点云特征,并且通过基于空间体素化方法对点云进行全局采样,然后将二者特征融合,获取最佳的简化特征效果。实验表明,该算法能够适应各种类型曲面数据的简化要求,其点云简化最大误差为0.02812,点云简化平均误差为0.000472,并与非均匀网格算法和空间体素法做比较,其简化效率高,简化误差小。由此可见,该方法简化点云不但具有较高的简化效率,同时又很好地保留了原始数据的细节特征。     

一种改进的激光点云数据精简算法

随着三维激光扫描仪获取的点云数据量越来越大,激光点云数据精简已成为测绘领域中的一个新的研究热点。在对点云数据分层技术研究的基础上,将二维平面曲线精简算法—Douglas-Peucker算法拓展到三维空间并进行改进,使得算法在处理前不需要已知点云间的邻接关系,可以对三维散乱点云数据进行直接处理。借助于Matlab平台编程实现点云数据精简,并利用程序构建精简后的点云数据的网格模型。通过与原始点云的网格模型进行对比分析,实验表明此改进算法的精简效果比较理想。     

3D-SIFT特征提取与体素滤波结合的点云精简算法

点云数据中的冗余数据会影响到点云处理算法的速度,因此,为提升算法速率,需对点云数量进行精简。然而,点云精简过程容易剔除掉特征点,导致点云信息不完整,效果不好等问题。针对这些问题,提出一种利用3D-SIFT特征提取与八叉树体素滤波结合的点云精简方法。利用3D-SIFT算法提取出点云的强特征点和弱特征点,对弱特征点进行改进的八叉树体素滤波,并保留强特征点,通过点云合并,将滤波后的弱特征点与保留的特征点整合到一起,使得精简后的点云数据不丢失特征点信息,从而也达到了精简的效果。将本算法与均匀网格算法、非均匀网格法、随机采样算法进行对比实验。通过多个不同模型的可视化结果和信息熵评价分析,可以得出对于几种不同模型取平均本算法平均信息熵达到3.771 92,高于其他算法的信息熵,证明本算法在对数据进行精简的同时也达到了特征保留的效果。     

点云与CAD模型配准预处理技术的研究

文章提出了点云数据与CAD模型配准的三个预处理步骤：点云噪声过滤,CAD模型点云化和数据重采样。采用张量投票算法对原始点云数据过滤噪声,选用STL格式将CAD模型离散为点云格式,在CAD模型点云化和点云噪声过滤后,基于八叉树数据对两个数据集进行重采样,获得一个通用的解决方案。实验结果验证了文中算法的有效性。     

基于小波字典稀疏表示的SAR图像目标识别

针对稀疏表示识别算法在图像域构造冗余字典时过分依赖预处理及原子维数较大的问题,提出基于小波字典的SAR图像稀疏表示识别算法。首先采用二维离散小波变换将原始图像变换到小波域,建立小波域SAR图像特征模型,得出小波域低频成分可充分表征目标类别信息的结论。然后取小波域低频成分进行2DPCA特征抽取构造小波字典,最后由改进OMP算法稀疏分解系数得到识别结果。SAR MSTAR数据的实验结果表明,在无预处理的情况下识别率高达99%,并且在含噪比10%的情况下识别率仍达96%。     

基于小波字典稀疏表示的SAR图像目标识别

针对稀疏表示识别算法在图像域构造冗余字典时过分依赖预处理及原子维数较大的问题,提出基于小波字典的 SAR图像稀疏表示识别算法。首先采用二维离散小波变换将原始图像变换到小波域,建立小波域 SAR图像特征模型,得出小波域低频成分可充分表征目标类别信息的结论。然后取小波域低频成分进行2DPCA特征抽取构造小波字典,最后由改进 OMP 算法稀疏分解系数得到识别结果。SAR MSTAR数据的实验结果表明,在无预处理的情况下识别率高达99％,并且在含噪比10％的情况下识别率仍达96％。     

点云多法向量邻域特征配准算法

针对三维激光扫描点云数据的配准问题,提出了 一种多法向量邻域特征点云配准算法。首先,根据目标点选取不同邻 域半径估算的法向量存在方向偏差,设定约束条件选择关键点,使得初始点云数据量得到精 简;其次,设计了一种依据邻域多 法向量计算的特征描述子,并计算所有关键点的特征向量;然后,依据所求的特征描 述子,使用最小距离与次小距离比值阈 值方法初步获取对应关系,并使用随机采样一致性算法和聚类分选方法进行两次优化,得到 精确的点与点对应关系;最后,使 用奇异值分解法解算刚体变换矩阵,得到配准参数。实验结果表明,由本文设计的关键点选 取、特征描述子提取和对应关系筛选 方法原理简单、稳定可靠、计算速度较快且计算复杂度小,无需进行第二次配准,对实现点 云配准具有实用价值。     

基于三维彩色点云的物体识别算法

随着新一代深度传感器的出现,使用三维(3-D)数据成为物体识别研究的热点,而且提出了很多点云特征描述子.针对传统的采用点云形状特征描述子在目标描述方面的不足,提出了一种基于三维彩色点云的物体识别算法.首先提取点云数据的视点特征直方图(VFH)和颜色直方图(CH),然后对提取的形状特征和颜色特征分别通过支持向量机(SVM)进行预分类,最后将上述2个识别结果进行决策级融合.提出的算法在Washington RGB-D数据集进行训练和测试.结果表明,该方法与传统的采用点云形状特征描述子相比,其物体的正确识别率有了显著的提高.     

三维点云中关键点的配准与优化算法

传统三维(3D)点云配准过程中存在配准误差高、计算量大及耗时长等问题,针对该问题,提出了一种3D点云中关键点的配准与优化算法。在关键点选取阶段,用边缘点检测算法剔除边缘关键点,以提高关键点特征描述的全面性和重复性,降低3D点云配准误差。在3D点云配准阶段,用K-维树(KD-tree)加速的最近邻算法和迭代最近点算法剔除粗配准结果中的误配准关键点,降低配准误差,提高3D点云配准的速度与精度。实验结果表明,本算法在不同点云数据下,均能获得良好的配准结果。与传统3D点云配准算法相比,本算法的平均配准速率提高了68.725%,平均配准精度提高了49.65%。     

自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准

点云配准是三维重建的关键技术之一。针对点云匹配中迭代最近点算法(ICP)速率低、对初始位置要求高的问题,提出了一种基于自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准方法。首先根据局部表面变化因子与平均变化因子的大小关系,自适应地提取特征点;其次利用快速点特征直方图（FPFH）综合描述每个特征点的局部信息,结合随机抽样一致性（RANSAC）算法实现粗配准;最后根据得到的初始变换矩阵和基于特征点的ICP算法实现精配准。对斯坦福数据集、含噪声的点云以及场景点云进行配准实验,实验结果表明:所提出的特征点提取算法能高效地提取点云的特征;相比于其他特征点检测方法,所提方法在粗配准中的配准精度和配准速度更高,且抗噪性能更好;与ICP算法相比,基于文中特征点的ICP算法在斯坦福数据集和场景点云中的配准速度提升了约10倍,在含噪声的点云中,能根据所提取的特征点高效地进行配准。该研究为提高三维重建和目标识别的匹配效率提供了一种高效的方法。     

基于小波域两向二维主分量分析的SAR目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题,提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的SAR图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理后的SAR图像变换到小波域,得到可充分表征目标特征信息的低频成分。然后提取低频子图像的两向二维主分量分析低维特征作为训练样本和测试样本的目标特征,最后由概率神经网络分类器完成目标识别。MSTAR数据实验结果表明,在特征矩阵维数低至6×3(原始图像128×128)的情况下平均识别率高达99.32%,且最高可达99.83%,该方法不但能够有效压缩目标特征维数和提高识别率,还对目标的方位信息具有很强的鲁棒性,可有效应用于SAR图像目标特征提取和识别。     

基于提升小波的矩不变量车牌字符识别方法

车牌识别系统的关键在于字符的识别,而字符识别的核心是字符特征的提取。小波变换可以获取字符的细节结构特征,而不变矩能很好地对其进行描述,故将两者结合起来提取字符的特征;同时利用张量积小波分解的高频子图具有方向性的特点,提取字符的笔画特征,最终得到反映字符结构和统计特征的联和特征向量,并且字符图像的分解采用第二代提升小波算法进一步降低了计算复杂性。实验结果表明,此方法提取得到的联合特征向量能够取得98%的字符综合识别率,可以满足实际应用的要求。     

基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法

为了消除混杂在肌电信号中的噪声,该文提出了基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法。该方法先对肌电信号进行小波分解;其次,根据小波系数的奇异性,利用信号与噪声模极大值在小波尺度上的不同变化特性,分离出信号与噪声;再次,用Hermite插值法重构小波系数;最后从重构的小波系数恢复成去噪后的信号。实验结果表明,Hermite插值的小波模极大值重构能有效地去除噪声,提高信噪比,且保留了肌电信号的细节信息,为肌电信号的特征提取和模式识别创造了良好的条件。     

TOF点云强度特征匹配迭代最近点配准算法

针对时间飞行(TOF)获取的三维点云数据噪声点多、有效目标在点云中所占比例较小的问题,提出一种适用于TOF点云数据的基于强度特征匹配的迭代最近点配准算法。首先使用强度特征进行有效区域提取,然后对有效区域进行配准,最后使用有效区域的变化矩阵对整个点云数据进行配准。实验结果表明,该方法能在不影响配准速度的情况下,有效提高真实点云配准的精确度。     

基于标签定位的手持光刀测量点云拼接研究

基于手持光刀法三维测量具有精度高、速度快的优势,针对此法需多次测量获得完整物基金项目:国家自然科学基金项目(No.51405510)资助。体点云数据,提出基于3标签点云拼接算法,分析了3特征点转换算法的数学原理,采用棋盘格标签精确获取了相邻测量的共同特征点,推导了转换矩阵计算方法,提出了拼接精度的检验方法,最后基于标准球和标准平面,检验了算法的应用测量精度。