基于K-means聚类方法的三维点云模型分割

提出采用K-means聚类分析方法对三维点云模型进行分割。论文指出,对于分布呈现类内团聚状三维点云模型,K均值聚类分割可以得到较好的结果。与三维网格模型的K均值聚类分割、点云模型的谱系聚类分割的实验结果比较证实了这一点。     

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。     

基于三维点云处理的髋臼锉锉齿尺寸分析

髋臼锉是髋关节置换手术中最重要的手术刀具之一,髋臼锉锉齿的尺寸变化会影响髋臼锉对髋臼的铣削质量。通过处理髋臼锉三维点云可以检验髋臼锉的磨损情况,为此提出基于三维点云处理的髋臼锉锉齿尺寸分析的算法。首先结合锉齿孔洞具有点云的边界特征引入微切面法,利用最大夹角准则获取髋臼锉点云的边界;然后通过K-means聚类算法分割点云边界以标记不同齿孔位置,并对分割出的各个齿孔边界点云进行半径最近邻搜索获取隶属不同的锉齿孔的齿刃点云;最后通过RANSAC(RANandom SAample Consensus)算法对髋臼锉三维点云进行球面拟合,计算各齿孔上的齿刃点云到拟合球心的欧氏距离来分析髋臼锉的切削齿尺寸。以PCL(Point Cloud Library)为框架,实现了对髋臼锉锉齿点云的处理,其中髋臼锉点云的齿孔分割准确度达到100%,髋臼锉点云球面拟合半径精度达到0.004 mm;并对各个锉齿点云尺寸范围进行了分析。实验结果表明,所提算法对髋臼锉点云处理效果好,能有效地实现髋臼锉锉齿尺寸分析。     

基于点云数据的三维目标识别和模型分割方法

三维模型的深度特征表示是三维目标识别和三维模型语义分割的关键和前提,在 机器人、自动驾驶、虚拟现实、遥感测绘等领域有着广泛的应用前景。然而传统的卷积神经网 络需要以规则化的数据作为输入,对于点云数据需要转换为视图或体素网格来处理,过程复杂 且损失了三维模型的几何结构信息。借助已有的可以直接处理点云数据的深度网络,针对产生 的特征缺少局部拓扑信息问题进行改进,提出一种利用双对称函数和空间转换网络获得更鲁棒、 鉴别力更强的特征。实验表明,通过端到端的方式很好地解决缺少局部信息问题,在三维目标 识别、三维场景语义分割任务上取得了更好的实验效果,并且相比于 PointNet++在相同精度的 情况下训练时间减少了 20%。     

基于深度学习的三维点云语义分割方法研究

综述了基于深度学习的三维点云语义分割方法的研究进展。利用文献分析法,按照数据的表现形式对基于深度学习的三维点云语义分割的方法进行阐述。探讨了近些年的国内外发展现状,分析了目前相关方法的优缺点,并展望了未来发展的趋势。深度学习的加入在点云语义分割技术研究上发挥着越来越重要的作用,推动了制造与包装等领域趋向于智能信息化。根据各类方法的优缺点,利用深度学习技术构建出基于投影、体素、多视图以及直接基于点云的2D-3D组合语义分割框架模型是未来的一个重要研究方向。     

基于VC和OpenGL的三维点云处理软件系统设计

随着计算机图形学技术的不断发展与进步,逆向工程技术在文物保护、模具快速化修复等领域得到了广泛应用,其实质是对所获取的点云数据进行有效处理。在Windows操作系统中,以Visual C++6.0为平台,结合OpenGL编程技术,设计并实现了对点云数据的快速读取与显示和交互控制;实现了对拾取得到的型值点进行NURBS曲线拟合的功能;通过实验验证了系统的可行性和有效性,导入和显示100 000个点对象所需时间为0.810580 s,满足点云处理的实时性要求,为点云的后续处理奠定了平台基础。     

基于深度学习的三维点云分类方法研究

随着深度学习和3D传感技术的快速发展,点云分类已在智能分级等领域得到了广泛的应用。为了更好地推进点云分类技术的研究与应用,利用管道体系结构对相关方法的研究进展进行全面而系统的梳理、分析和总结。首先,根据点云数据处理方式的不同,将现有的点云分类方法归纳为间接基于点云的方法和直接基于点云的方法。然后,着重介绍了具有代表性的方法和最新研究成果,同时比较分析了主要方法的核心思想、优缺点、适用范围、应用场景以及实验结果。最后,从四个方面对点云分类的未来发展以及研究方向进行了展望,结果表明,将间接和直接点云的方法进行2D-3D特征融合是未来的一个重要发展方向。     

基于超点图网络的三维点云室内场景分割模型

针对点云数据集样本不均衡及PointNet网络无法充分利用点云邻域信息的问题,提出一种三维点云场景分割模型。根据几何信息将原始点云块同质分割为超点,利用小型PointNet网络将点云原始特征映射到高维空间中,并挖掘场景中深层语义信息。在此基础上,构建自归一化属性门控单元优化点云上下文语义分割效果,采用二维图像领域中的Focal Loss损失函数实现点云场景分割。实验结果表明,该模型在S3DIS数据集上的平均交并比、总体精度、平均精度分别达到63.8%、86.4%、74.3%,较SPG模型分别提升1.7、0.9、1.3个百分点。     

基于优化DRG的三维人体点云骨架提取方法

针对离散Reeb图（Discrete Reeb Graph,DRG）描述人体骨架时分支部位骨架线偏离中轴的问题,采用了能量函数最小化的方法对DRG曲线进行优化。将人体模型的DRG曲线作为初始骨架,定义其能量函数,在点云模型的距离场梯度的作用下,迭代地调整偏离中轴目标段的曲线位置使其逐渐逼近中轴,能量函数最小时得到优化的骨架。将该算法应用于同一模特四个不同姿势和四个不同模特同一姿势的人体点云模型,并与基于拉普拉斯算子的点云收缩的骨架提取方法进行了比较。结果表明,该算法能够很好地适应各种不同姿势和体型,模型分叉部位的特征得到更加完善的描述,得到的骨架曲线更接近模型的中轴。     

一种大场景点云的快速分割方法

为实现虚拟展示中大场景三维点云的快速分割,提出了一种基于信号强度统计分布的三维点云分割方法.该方法通过对激光扫描回波信号强度的统计分析,自动获取目标实体信号强度和采样率的最佳阈值关系,再根据阈值实现对无效信号的过滤,能快速提取出场景中的目标实体.实验表明,该方法能取得理想的分割结果,具有较强的实用性.     

TeCo3D—Sharing Interactive and Dynamic 3D Models

In this paper we present a method for sharing interactive and dynamic 3D models that are collaboration-unaware, i.e., models that have not been designed to be used by multiple users at the same time. This functionality is an essential requirement for the inclusion of arbitrary 3D models, as generated by standard CAD or animation software, into teleconferencing sessions. A key aim of this work is to show that a large part of the required functionality can be developed in a way so that it is reusable for other applications such as shared whiteboards or networked computer games. Our method therefore consists of both an application dependent part that handles the specific tasks required for sharing 3D models, and of a number of generic services such as synchronization, scalable support for latecomers, and the ability to record and replay sessions. The generic services are based on an abstract media model and the RTP/I application level protocol for distributed interactive media. Any other application for a medium that shares this model and that uses RTP/I may reuse these generic services. We have implemented a prototype called TeCo3D demonstrating the feasibility of our approach.     

聪明逗三维互动系统设计与实现

介绍了使用Unity3D引擎开发聪明逗三维互动系统.聪明逗针对孩子不同阶段的身心发育特点,设计了不同的学习内容,帮助家长解决孩子成长中的问题.系统由教具互动、互动多媒体图书、主题建构游戏和魔法盒等模块组成.     

VRML在三维动态交互地图可视化中的实践

针对三维动态交互地图的可视化问题,探讨了VRML的技术特点及其在解决三维动态交互地图可视化问题中的应用潜力和存在的问题,并采用Visual C^ 与VRML 2．0相结合进行了三维动态交互地图可视化的初步实践,取得了成功的应用。该工作主要集中在：（1）通过北京门头沟地区地形的可视化,探索了VRML表达较大数据量数字地形的能力;（2）开发了三维动态交互地图可视化的原型系统,并在北京人口变化可视化中进行了应用。     

交互式三维对象建模方法研究与实现

论文设计了一种交互式三维对象建模方法,为非专业三维应用开发人员提供了一个友好的三维图形开发应用平台.研究了三维对象模型的概念模型和逻辑模型,分析了三维对象模型拓扑关系的存储方式和查询方式;提出了关系模型,设计出三维对象模型与关系模型间的相互作用方式;采用模型库保存常用的基本模型和关系模型,用户也可按需求自定义对象模型和关系模型,并扩充模型库,使得模型具有较好的可重用性;结合OSG三维图形引擎,验证了提出的交互式三维对象建模方法的可行性.     

基于X3D的动态交互式虚拟社区技术研究

三维虚拟社区具有强大的功能和广泛的商业价值,是虚拟现实技术的应用之一。X3D是新一代互联网3D图形规范,为构建基于Web的3D应用提供了解决方案。本文从虚拟场景建模、动态交互的实现技术和虚拟场景优化三个方面讨论基于X3D构建动态交互式虚拟社区的技术。     

三维模型轮廓线抽取算法

虽然三维模型的轮廓线在图形交流中起着重要的作用,但由于轮廓线是视点依赖的,当物体在空间运动时,用现有算法从复杂的三维模型中抽取轮廓线需耗费大量时间,为了提高抽取轮廓线的速度,提出了两种新的抽取三维模型轮廓线算法,这两种算法是先利用轮廓线的局部极值特性来获得部分轮廓边,然后利用轮廓线的连通性,通过简单的比较运算,即可获得三维模型的外部轮廓线,实验结果表明,该两种算法都可快速获得三维模型的外围轮廓线,最后还将本算法与相关算法进行了详细的比较分析。     

基于草图交互的个性化服装生成方法

以建立和交互修改三维服装草图为设计手段,提出在三维人体模型上生成三维个性化服装的参数化造型方法．服装草图由2种基本几何元素组成：体现人体围度信息的封闭样条曲线和体现人体在高度方向上曲面形状过渡的不封闭样条曲线．将服装草图约束分为2类4种：一类是体现服装宽松程度的人体与服装曲面之间的间隙约束;另一类是服装几何元素本身之间的共点、共面与对称约束．从人体的特征点出发,通过间隙约束生成服装草图的几何元素;在共点、对称和共面约束下,由服装草图几何元素建立拓扑结构为四边网格的服装草图．服装草图的交互修改是草图约束维护的过程,构建侧视图、正视图、断面图3个视图组成草图修改平台,在平台上交互编辑特征曲线．服装曲面则以三维草图为框架,通过对四边网格双线性Coons曲面插值生成．提供的设计方法使服装的造型变得简洁、灵活．     

基于Web的交互式三维发布系统

针对Web上三维场景漫游的需要，设计了一种基于Browser/Server结构的跨平台交互式三维发布系统。解决了漫游导航、感兴趣区域浏览、视点平滑移动、地形跟踪以及递进传输等三维浏览的关键技术，并实现了交互式的三维图形浏览器。该浏览器嵌入Web浏览器之中，采用递进传输模式；除提供场景漫游等基本操作外，还可使用二维地图导航和选取感兴趣区域浏览，自由控制光照，以及选择点、线、面等不同的外观表现手段对三维模型进行展示。     

Quest 3D平台在工业产品交互式展示设计中的应用

在信息技术和文化传播高度发达的今天,科学与艺术之间的疆界已经变得越来越模糊,更多的新技术被成功的应用于设计作品当中。尤其是近年来兴起的新媒体设计艺术中,就充分利用了计算机虚拟现实技术,与CG动画技术等,从而实现了全新的交互式体验设计。新技术的应用使得设计师可以发挥更广阔的思维,从而为艺术创作提供更丰富的灵感。文章以Questc3D平台为例,阐述如何实现工业产品的交互式展示设计开发。     

图像3D轮廓提取

针对现有3D轮廓提取方法计算量大、图像立体匹配难、图片中含有大量噪音的问题,提出了一种利用早期认知视觉系统提取图像3D轮廓的方法.早期认知视觉是连接早期视觉和认知视觉的中间平台,通过早期认知视觉系统提取出图像的2D基元,2D基元是图片小块,有丰富的语义信息包括位置,方向,相位和三色值;再由两个立体图像的相一致的2D基元...