大规模点云选择及精简

点云选择与精简是三维扫描系统中应对背景数据、冗余采样、分布不均匀等问题的必要后处理步骤.针对定制低成本三维扫描系统的需求,传统方法仍有很多局限性.这是由于研究领域未提供支持套索UI接口的点云选择算法;传统点云精简方法侧重曲率自适应分布,无法保证平坦区域的均衡分布.论文提出一种支持套索UI接口的点云选择算法,通过构建套索形状矩形覆盖与点云八叉树剔除大部分点在多边形内的判断;提出一种基于Poisson-disk采样的均衡分布的点云精简算法,并以采样点邻域球布尔交运算来定义曲面上的圆盘半径度量,具有保持尖锐边特征及边界的性质.实验结果表明,论文方法能够较好满足低成本三维扫描系统中点云删减处理的需求.     

基于最小曲面距离的快速点云精简算法

提出了一种新的基于最小曲面距离的点云精简算法,算法在简化点云数据的同时不损失特征。点云被划分成一系列的三维子网格,根据子网格,找到最近k邻域。散乱点云的k邻域通过二次参数曲面拟合,进一步得到相关曲率。依据提出的曲面距离,对点云进行精简。选择了一些典型的点云,如冲浪、石头、陶俑、牙齿等数据对算法进行了验证。结果表明,可以直接和有效地减少点云数据,同时保持原始模型的几何形状,对点云精简研究有一定的理论和实践意义。通过实验也证明了该算法的可靠性和准确性。     

基于自适应多点法的sCMOS实时非均匀性校正

为改善sCMOS读出电路工艺偏差导致的非均匀性问题,本文提出了自适应多点非均匀性校正方法。算法首先以搜寻最小范数点、阈值比较的方式分别确定最优分段点的位置以及最佳分段数量,然后再根据这些分段信息在各区间段分别进行两点校正。通过该自适应方法可有效改善传统多点法中由于分段参数选择不当导致的校正性能下降。同时,为实现实时的非均匀性校正,文中根据自适应多点法的算法特点,提出了一种与之匹配的嵌入式数据串流校正方案,可在不影响现有相机采集结构以及采集速率的情况下实现非均匀性的校正。     

基于八叉树编码的点云数据精简方法

针对逆向工程中的点云数据预处理,分析了现有数据精简方法的不足,提出了基于八叉树编码的均匀精简方法。应用八叉树编码法划分点云邻域空间为多个指定边长的子立方体,保留每个子立方体中距中心点最近的点,实现从空间整体角度对点云的精简。对涡轮叶片测量数据进行了精简测试,证明了该算法的有效性和实用性。     

基于点云精简的大型环锻件外形尺寸测量方法

针对大型环锻件尺寸测量过程中测得的点云数据量庞大、点云网格质量低下等问题,提出了一种环形锻件点云精简测量算法。首先设定了锻件网格上每个顶点的内点和边界的目标高斯曲率为零;接着根据设定好的目标曲率,使用Ricci流方程来优化Ricci流离散熵能量,计算得到平面目标度量,得到网格上每一点的参数化坐标;最后基于得到的参数化坐标来扩展顶点维度,并引入顶点约束因子加权代价函数进行网格精简测量。实验结果表明,所提出的算法能够处理结构复杂的点云模型,且简化后的点云模型边界几何特征保持良好,能够满足工业数字化制造的测量尺寸精度需求。     

三维点云分割研究综述

点云是在三维空间层面完整表达周围环境的重要数据形式.传统的自主移动机器人通过激光雷达或者RGBD相机等传感器可以获取点云数据.点云分割是认知与理解点云数据中所携带的信息的重要方法.本文对点云分割,包括传统点云分割、点云语义分割、点云实例分割等的发展现状进行了分析与阐述.     

基于人体头部彩色点云模型的三维发际线提取

发际线是人体头部的一个重要特征,发际线的提取在面部感知应用系统、人体工效学、整形外科学等方面都具有很重要的研究意义和应用价值。基于人体头部的彩色点云模型,提出了直接提取三维发际线的方法,根据人体面貌特征建立人脸局部坐标系,并将点云模型转换到该坐标系下;基于发际线处rgb值突变的特性,对点云模型分层、排序,提取出头部深色部位的边界线点;基于人脸先验知识去噪,得到发际线点,并拟合得发际线。对多个真实的人体头部三维彩色点云模型进行实验,验证了所提方法的有效性。     

基于PCA和三元组的非封闭点云轮廓特征提取方法研究

针对RGB-D相机获取的物体非封闭点云轮廓特征点和特征线提取不完整的问题,提出了一种基于主成分分析法(PCA)和三元组的轮廓边界提取方法。该方法包括2个步骤:特征点检测和特征线提取。在特征点检测中,通过对邻域点集进行主成分分析,利用采样点曲率和法向夹角双参数判定棱线特征点;根据边界点局部邻域在第二主成分上的分布特点,提出了一种边界检测算子,用于外边界特征点检测。最后,采用三元组聚类方法进行特征线提取。实验结果表明,该方法可以有效地检测非封闭点云模型的轮廓特征点,并分离和提取出目标轮廓曲线,且具有较高的精度。     

基于平均条带划分的点的包含性测试方法

提出了一个大量点与多边形关系计算的方法.该方法首先对多边形进行简单预处理,然后采用射线法对每个点进行包含性测试.预处理将多边形的最小包围矩形划分为相同大小的竖直条带,并计算每条边在哪些条带中,该预处理过程简单快速.利用预处理信息对点进行包含性测试时,只需用当前点构造的射线和点所在的条带包含的边进行相交测试即可.每个条带...     

基于三维点云螺纹中轴线的拟合方法研究

螺纹中轴线的精确测定是决定螺纹三维测量结果是否准确的重要因素之一。中轴线的倾斜、偏移会对工件坐标系的建立、螺纹的三维重构、参数检验等测量操作引入误差。基于三维点云的最小二乘拟合算法,开展了螺纹中轴线的拟合方法研究。根据螺纹表面点云数据,利用螺纹表面与中轴线的特征关系建立最小二乘数学模型,通过计算点云数据的三维凸包滤除螺纹自身三维结构带来的拟合误差,使螺纹中轴线的测定更精准。通过仿真实验,基于三维点云的最小二乘拟合算法拟合的直线与三维点云的距离方差为0.34,在旋合长度范围内与投影法确定的直线两端最大距离为0.15μm,符合三维测量高精度标准,基于三维点云的最小二乘拟合算法可以快速、准确地拟合螺纹中轴线。     

逆向工程中三维离散点云的平滑整定新算法

 目前逆向工程中关于三维数据的平滑整定一般都是建立在三维数据之间的拓扑关系上的.提出一种平滑整定新算法,该算法是针对散乱、无序的,没有任何拓扑关系的三维离散点云数据.根据概率统计学中的频数法从大量的离散三维数据点云中找到噪声点,然后基于三维数据点云所建立的K-D树空间数据结构,找到噪声点周围的k个最近点,根据噪声点周边k个最近点的信息对噪声点处的真实信息进行恢复.基于激光三维平面扫描机器人系统证明该算法对离散三维数据点云的平滑整定的效果是令人满意的,在逆向工程中对数据预处理是切实可行的.     

基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印

目的 为保护三维模型版权, 提出一种基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印算法。方法 对三维点云模型进行仿射不变性处理, 将三维模型由直角坐标系转到球坐标系, 并对球坐标中的角度值进行升序排序; 将顶点到质心的距离按顺序存入64×64的数组中, 作为水印嵌入对象; 二值水印图像经全息水印技术生成全息水印, 并对全息水印进行分块离散余弦变换, 在该变换域的中频部分实现对水印的嵌入, 再经过离散余弦逆变换, 实现由频域到空间域的变换, 生成带有水印的三维模型。结果 提出的算法是一种盲水印算法, 对一些仿射攻击具有较好的鲁棒性。将水印嵌在变换域的中频部分, 水印的不可见性及稳定性增强。结论 提出算法可成功获得水印信息, 采用全息技术实现了三维模型版权保护。     

基于ArcGIS的三维点云数据处理方法研究

本文重点讨论了基于Arc GIS的三维点云数据处理的关键技术,并结合了实例进行了说明研究。实验结果表明通过Arc GIS平台实现了对地理信息数据分析功能和三维点云数据在Arc GIS的处理和利用,为海量的三维地理信息数据应用与GIS平台做了初步探讨。     

基于三维点云的光爆半孔率数字化检测技术

为了满足光面爆破质量检测技术快速、准确和稳定的要求,结合一爆破现场获取数据,探索光面爆破半孔位置新的识别方法。设计一种使用三维激光点云对光面爆破面进行数据获取,并提取爆破面半孔特征的算法模型。通过将点云数据的颜色特征、反射率特征和曲率特征进行比较,选取了效果较好的半孔特征点进行半孔位置拟合。完成位置拟合后提取半孔点云,并根据半孔点云数据分析半孔的特征。结果表明,该计算模型可以准确、高效的识别半孔特征,并使半孔的识别和分析受光照等外界影响更小,且更为客观准确。与传统方法相比其更好的达到爆破质量检测效果。     

基于激光点云数据的叶片型面三维重构

在四坐标叶片型面检测基础上,提出基于激光点云数据的叶片型面三维重构方法。激光位移传感器对叶片型面进行多视角扫描采样,快速采集叶片型面海量点云数据。运用由点到线到面的数学建模原理,先基于端点一阶导矢连续法拟合出光顺NURBS曲线,再依据分片能量法构建辅助曲面拟合出光顺NURBS曲面,最后对分片NURBS曲面进行统一描述,构造出精确光滑的叶片型面,实现叶片型面的三维重构。实验结果表明：采用该方法实现对各类叶片复杂型面的三维重构,重构误差均<0.015 mm,能够满足精密零件的测量需求。     

点态非游荡连续树映射下的Barge-Martin分解定理

在连续树映射下证明了Barge-Martin的分解定理。     

3D非均匀直线网格GPU体绘制方法研究

计算机图形硬件技术的快速发展可以用来加速可视化过程,为此针对非均匀直线网格,给出了基于均匀辅助网格的CPU光线投射算法、基于辅助纹理的GPU光线投射算法,以及基于切片的3D纹理体绘制算法,并在Nvidia Geforce 6800GT图形卡上对这些算法进行了测试。结果表明,GPU算法远远快于CPU算法,而基于切片的3D纹理体绘制算法则快于GPU光线投射算法。     

基于非均匀周期采样的随机共振研究

随机共振的参数调节过程比较复杂,而且一般要求采样频率不低于信号频率的50倍以上才能实现随机共振。该文借鉴非均匀采样的思想,提出基于非均匀周期采样的随机共振实现方法,对不同采样频率下的采样数据进行随机共振,并利用非均匀采样傅里叶变换进行频谱叠加分析,可以实现只需简单确定随机共振参数即可得到特征信号成分。此种方法还可以在采样频率小于50倍信号频率时,依然能够得到特征信号频率成分。数值仿真和故障模拟实验研究验证了该方法有效的应用性。     

基于点云的高精度螺纹锥度测量方法

为控制检测成本降低螺纹检测过程中对夹具及环境要求,该文在确保检测精度的前提下提出使用非接触式结构光点云对螺纹锥度的高精度测量方法.首先提出局部螺纹点云摆正方法并应用平面分割提取点云轮廓线,接下来在对不同角度获取的螺纹点云分类讨论聚类方法的同时建立轮廓点类别与锥度拟合点之间的数学模型,最终总结并分析螺纹锥度的测量精度并将...