基于球心点互斥的球目标识别方法

提出了一种基于球心点互斥的球目标识别方法,用于从大场景三维点云中自动识 别未知个数和未知半径的球目标。首先,根据专门设计的球面点响应函数滤除大量非球面点, 并根据法向与曲率将剩余的球面点映射到球心位置;然后,构建用以描述局部密度渐变规律的 球心点互斥树,通过剪枝操作将其分裂成若干子树,其分别对应不同球目标的球心点聚类;最 后,根据球心点局部密度和球面点覆盖率估计值确认真实存在的球目标。实验结果表明：基于 球心点互斥的球目标识别方法能够有效解决大场景三维点云中球目标的识别问题,即使是存在 严重遮挡的情况下,暴露表面不足整个球面6%的球目标也都能够被识别出来。     

保留几何特征的散乱点云简化方法

针对散乱点云简化时经常丢失过多的几何特征,提出一种保留几何特征的简化方法。首先采用均匀栅格法划分点云空间;然后分别以点云中的数据点为球心构建包围球,并在包围球中查找数据点的K邻域;随后构造一个非负函数用于度量重建曲面在各点处的曲率,进而提取并保留点云中的特征点;最后根据法向量的内积阈值对包围球中的非特征点进行适度简化。实验结果表明该方法不仅能够充分保留点云中的几何特征,而且具有速度快的特点。     

基于SHOT特征描述子的自动提取球形标靶方法研究

针对复杂场景下的三维激光点云球形标靶精确自动化提取问题,提出了一种基于SHOT特征的自动精确提取球形标靶的方法。该方法设计了粗提取和精提取处理过程,粗提取过程首先采用SHOT特征描述子提取场景内全部的球形标靶点云;其次,利用欧氏聚类分割球形标靶点云,并采用最小二乘方法计算球形标靶的粗略参数。精提取过程依据迭代最小二乘方法和法向滤波剔除非球面点,得到球形标靶点云和精确的球形标靶参数。设计了含有4个球形标靶的实验场景,使用德国Z+FImage5016扫描仪进行场景数据采集,自动提取得到实验场景中的球形标靶点云和球形标靶参数。结果表明,在10m范围内,该方法自动提取的球形标靶半径中误差为0.25～0.33 mm,较人工提取球形标靶点云的半径中误差减小0.02～0.06 mm,较基于微分方法减少0.01～0.09mm;该方法能够得到较高的球形标靶定位精度和稳健地去除场景点云中的噪声,可在30s内完成百万级点云球形标靶的自动提取任务。     

三维CAD曲面模型距离-曲率形状分布检索算法

产品三维CAD模型检索对实现产品设计信息的有效重用具有重要意义和作用.针对在工程应用中存在大量含有曲面的产品,提出一种基于距离-曲率形状分布的三维CAD曲面模型检索算法.首先在模型表面随机取点,计算出所取点的曲率以及该点到模型质心的距离;然后以模型质心为球心,统计处在不同半径球壳间所取随机点的曲率分布,分别以球壳半径和曲率为坐标轴构建距离-曲率平面网格,并统计每个网格中随机点出现的频次,从而形成距离-曲率矩阵;最后利用特定的规则计算矩阵的相似值,用该值衡量2个模型的相似程度,实现模型的相似性检索.实验结果表明,文中算法的检索性能比传统的形状分布算法有较大提高,尤其适用于自由曲面模型的检索.     

一种基于自监督学习的矢量球面卷积网络

在三维视觉任务中, 三维目标的未知旋转会给任务带来挑战, 现有的部分神经网络框架对经过未知旋转后的三维目标进行识别或分割较为困难. 针对上述问题, 提出一种基于自监督学习方式的矢量型球面卷积网络, 用于学习三维目标的旋转信息, 以此来提升分类和分割任务的表现. 首先, 对三维点云信号进行球面采样, 映射到单位球上; 然后, 使用矢量球面卷积网络提取旋转特征, 同时将随机旋转后的三维点云信号输入相同结构的矢量球面卷积网络提取旋转特征, 利用自监督网络训练学习旋转信息; 最后, 对随机旋转的三维目标进行目标分类实验和部分分割实验. 实验表明, 所设计的网络在测试数据随机旋转的情况下, 在ModelNet40数据集上分类准确率提升75.75%, 在ShapeNet数据集上分割效果显著, 交并比(Intersection over union, IoU)提升51.48%.     

基于二次误差度量的点云简化

随着大规模点云数据的大量涌现,点云简化问题成为数字几何处理领域的研究热点.本文提出一种基于二次误差度量的自适应点云简化方法.该方法首先提取原始点云的特征点,并对其进行强制保护;而后以非特征点为球心,采用基于二次误差度量的方法,并结合曲率信息计算非特征点覆盖球的半径和最优简化点;最后用最优点代替覆盖球内贡献较少的非特征点,对模型进行自适应简化.该方法不仅具有较快的简化速度,同时还可有效地保持原始点云的几何特征.     

一种融合多特征聚类集成的室内点云分割方法

针对特定场景下传统点云分割算法不精确及特征描述不全面的问题,提出一种融合2D和3D多特征的近邻传播(AP)聚类集成分割方法。从点云中获得一组表征复杂室内场景不同点云类别的描述子,如彩色图像特征、曲率、法向量、旋转图像等,根据它们之间的差异性,通过对每类特征进行AP聚类得到聚类成员,建立聚类成员簇间一致性矩阵,并利用Ncut算法进行图分割获得最终的点云分割结果。实验结果表明,该算法相较传统的点云分割算法能更准确地区分室内复杂三维点云场景,并且具有更好的稳定性。     

一种顾及体元邻域关系的行道树提取方法

文章提出了一种基于车载激光扫描数据的行道树点云自动化提取方法。首先,对原始点云进行预处理,建立三维规则格网;其次,计算非空体元的回波反射强度与曲率特征,对体元进行空间邻域分析,获取完整树干点云;然后,建立树冠分层点云投影面积理论模型,聚类搜索疑似树冠点云,在理论模型的约束下对树冠点云进行判别与提取,进一步去除路灯噪点。实验结果表明,在城市道路场景下,该方法不受邻近地物的影响,能够自动化提取道路两侧完整的行道树点云,具有较强的应用价值。     

基于MRF和神经网络的三维运动参数估计

为解决非刚体三维运动中运动参数估计的问题,结合了马尔科夫随机场(MRF)和神经网络的方法。其中,MRF用于建立各个特征点的局部运动相关性模型,求出各个特征点的三维坐标;神经网络方法用于对特征点进行聚类,并求出运动参数;最后根据求出的运动参数修正各个特征点的邻域系,实验结果表明该算法能够正确估计出非刚体的运动参数。     

基于支持向量数据描述的闭合超球面机

为提高支持向量数据描述的训练精度,提出一种闭合超球面机.在训练阶段利用目标类样本构造最小包围超球,利用非目标类样本调整描述边界;在测试阶段计算待测样本与最小包围超球球心的距离,根据其与超球半径的大小关系设计分类规则.不同规模和不同平衡度的数据集上的仿真结果表明,该算法分类精度高,训练时间短,将支持向量机和光滑支持向量机...     

An efficient spherical mapping algorithm and its application on spherical harmonics

The sphere is a natural and seamless parametric domain for closed genus-0 surfaces. We introduce an efficient hierarchical optimization approach for the computation of spherical parametrization for closed genus-0 surfaces by minimizing a nonlinear energy balancing angle and area distortions. The mapping results are bijective and lowly distorted. Our algorithm converges efficiently and is suitable to manipulate large-scale geometric models. We demonstrate and analyze the effectiveness of our mapping in spherical harmonics decomposition.     

三维几何约束的球面几何求解

研究了球面几何学在三维几何约束求解中的应用，提出了球面求解法．该方法建立在姿态约束与位置约束解耦的基础上，并以求解关键的姿态约束为主，一旦姿态约束被解出，则位置约束很容易求解；同时将表征刚体姿态的矢量映射到球平面上的点，将姿态约束映射为球平面上两点的距离，借助球面几何的知识，能够高效、直观地推理出多数情况下姿态约束的解析解，而特殊的情况则结合数值法求解，并很好地解决了数值法的初值问题．     

Processing of 3D meshed surfaces using spherical wavelets

This paper presents an efficient technique for processing of 3D meshed surfaces via spherical wavelets.More specifically,an input 3D mesh is firstly transformed into a spherical vector signal by a fast low distortion spherical parameterization approach based on symmetry analysis of 3D meshes.This signal is then sampled on the sphere with the help of an adaptive sampling scheme.Finally,the sampled signal is transformed into the wavelet domain according to spherical wavelet transform where many 3D mesh processing operations can be implemented such as smoothing,enhancement,compression,and so on.Our main contribution lies in incorporating a fast low distortion spherical parameterization approach and an adaptive sampling scheme into the frame for processing 3D meshed surfaces by spherical wavelets,which can handle surfaces with complex shapes.A number of experimental examples demonstrate that our algorithm is robust and efficient.     

机器人腕关节所用球面齿轮传动

提出了凹齿齿形为圆锥形的球面齿轮传动原理及加 工方法,并对相应凸齿齿形作了分析计算．由于该种球面齿轮的凹齿齿形采用圆锥形,使得 该种球面齿轮在加工制造方面容易得多,从而可进一步提高加工精度和简化加工工艺．     

球面坐标下的凸组合球面参数化

球面参数化是一种应用价值很广的几何参数化方法.对于封闭且亏格为零的三角形网格,该文提出了一种新的球面参数化方法.通过引入多个球面坐标覆盖,在球面坐标系下,用凸组合方法,得到了接近线性的球面参数化求解方法.与已有的直角坐标系下的凸组合参数化方法相比,该文所提出的方法大大降低了求解方程组的非线性程度,因此求解时间大幅度降低.此外,还避免了直角坐标系下求解的多种退化情况.最后,给出了实验结果,并对凸组合球面参数化中存在的几个问题进行了讨论.     

球面l1-正则化逼近模型及其应用研究

基于不同的正则化算子的选取,建立了一类球面上带[l1]-正则项最小二乘逼近模型。通过选取好条件的球面[t]-设计点作为采样点,展示了求解此逼近问题的算法。最后,通过数值例子展现了满意的逼近效果—精确数据和噪声污染的情形。     

针对类球形对象的改进光线投射算法

为提高光线投射算法的绘制速度和图像绘制质量,提出了一种针对类球形对象的改进光线投射算法。该算法首先设置球形包围盒的方法剔除对最后绘图结果没有影响的光线投射,用快速求交的方法来提高获取采样点的速度,通过自适应采样的方法加入新的采样点来提高绘制图像的质量。实验结果表明该算法不仅比传统方法绘制出的图像质量清晰,并且提高了算法的执行速度。     

双球面投影几何可量测全景模型的构建

针对全景影像难以提供空间度量的问题,提出一种基于双球面投影几何的可量测立体全景模型构建方法.该方法依据球面全景投影关系与多视几何原理,采用对应变换与本质变换求取旋转及平移参数,并推导出双球面核线约束;在此基础上,建立起双球面投影几何的立体全景模型,解决了球面全景的量测问题.实验结果表明,文中方法可使全景影像在真实呈现户外场景的同时,提供满足一定应用需求的量测分析功能.     

利用球谐方法分散计算场景的全局光照

作为一种特殊的光照模型,辐射度在图形学中有着重要的应用.然而,由于其计算的复杂性,辐射度方法一直得不到广泛的应用,特别是在动态场景中.提出一种基于辐射度算法的全局光照实时加速算法,在原有基于点采样进行场景的全局光照近似的基础上,提出了不同的点采样计算方法,以提高辐射度方法对动画场景的适应性.算法对场景中的物体建立六面体包围盒,并在包围盒各顶点设置采样点,这样就可以在环境变化对其光照影响不大的情况下采用原有的计算结果,实现辐射度算法在动态场景中的计算加速.同时,对场景中的每个物体的光照,利用立方体映射计算直接光照;而对物体间的能量交换采用点采样方法进行近似计算并利用附近采样点的光照插值作为物体的光照.实验结果表明,该算法可以减少大量的间接光照计算,提高了辐射度算法的效率.