一种聚类与滤波融合的点云去噪平滑方法

针对采集的原始三维点云数据存在噪声、表面不光滑不利于后期三维重建的问题,提出一种自适应密度聚类与双边滤波融合的三维点云去噪平滑方法。该方法首先对点云模型进行自适应密度聚类分析,根据聚类结果删除模型中的噪声点;然后再计算采样点的k邻域,并求得利用k邻域构造采样点所在平面的法矢,进而得到双边滤波因子,以对点云模型进行平滑。实验结果表明,该算法能有效识别并去除噪声,并对点云模型进行平滑,同时还能保持原始模型的特征信息。     

一种三维地层模型的表示和生成方法

如何方便地在计算机上输入有限的地层信息,并且根据这些信息生成三维地层模型,是石油地震勘探模拟系统所要解决的问题。文章讨论了一种三维地层模型的表示和生成方法,这种方法简单有效,已经实现于“基于模型的三维地震采集方案交互设计系统（ＰＤＳＳＭ）”中,在实际应用中取得了良好的效果。     

终端区航迹簇的中心航迹提取方法研究

为了有助于飞行计划的准确制定和管制员工作负荷的减轻,提出了一种 基于计算几何的中心航迹提取方法。首先由雷达航迹数据生成三维点云模型,然后沿飞行方 向对原始点云进行自适应采样,接下来利用采样得到的代表点集建立图结构并进行优化,最 后先后通过均匀化处理以及光滑处理,生成最终的中心航迹曲线。真实数据的实验结果表明： 该方法能够准确地提取终端区航迹簇的中心航迹,并有效识别其特征点,同时本文方法具有 一定的鲁棒性。     

阵列推扫式机载激光雷达三维点云解算方法研究

激光雷达（LiDAR）系统能够快速获取高精度数字地表模型,广泛应用于国土资源调查、地形测量、林业、灾害评估等方面。LiDAR系统采集的原始数据必须经过点云解算才能生成满足应用需求的三维点云,为此,在分析阵列推扫式机载激光雷达系统成像原理的基础上,详细推导了基于同平台POS数据的三维坐标解算模型,提出了面向该系统的激光雷达三维点云解算方法以实现三维点云的生成,利用飞行试验数据解算结果验证了此方法的有效性。该方法适用于同类型阵列推扫式机载激光雷达的点云解算。     

基于扫描激光测距数据的建筑物三维重建

建筑物的三维信息是重要的基础地理信息,可以应用于城市的规划、管理等方面,而机载激光扫描测距系统在城市建筑物的三维重建方面具有重要的应用价值。针对我国自行研制的机载激光扫描测距数据提出了一套利用稀疏激光测距数据自动提取建筑物三维信息的方法。首先根据测量的激光距离和相应的姿态、位置信息计算出激光采样点的三维位置,进而可以生成城市的数字表面模型(DSM)和城市的数字地面模型(DTM),依据它们能准确地提取出建筑物的轮廓信息,最后根据建筑物具有规则的形状这个特点来对建筑物的轮廓线进行规则化处理而最终恢复建筑物的三维信息。通过对北京城市北部地区的实际处理,说明了该方法的可行性。     

在点模型上实现三维纹理合成的算法

为了避免网格重建过程而直接在三维点采样表面上进行纹理合成,研究了在点模型上的三维纹理合成的算法。利用KDtree这种数据结构在离散采样点上构建点与点的邻域关系,通过投影和建立匹配窗得到每一个待合成纹理的点与样图的映射关系,根据映射关系在样图中找出与待定点纹理值最佳匹配的点。最后将该匹配点的纹理值赋给待定点,同时结合邻域关系实现多点同时赋值。实验结果表明,该算法能有效地保持了生成的纹理结构和视觉效果的连续性和平滑性,具有耗时短、灵活可控、较好的鲁棒性等特点。     

基于地层轮廓的三维重构的设计和实现

在进行海底地质地层调查勘探时,通常根据测量仪器采集的数据生成地层断面轮廓线,按照这些连续的轮廓线的分布特征及其灰底不同来粗略地分辨地层的性质.然而这些单一的剖面轮廓还不足以直观地反映该地域整体地层的三维形状分布信息.根据地质地层分布的特性,通过对相邻断层轮廓线点集的匹配和三角剖分算法来进行地层分布的三维重构,并利用基于三角域的Bernstein-Bezier曲面构造三次光滑曲面,从而模拟三维的地层分布效果图.     

深度人脸识别的光照分析

光照是影响人脸识别效果的重要因素,针对当前人脸数据建库技术构建满足光照分析需求的数据库难度较大的问题,开展基于三维人脸模型的深度人脸识别光照分析研究.首先,借助三维人脸模型,根据人脸基图像表示理论提出一种对应任意光照的人脸图像生成方法,用于构建光照分析所需的人脸图像库;然后,利用构建的多光照人脸图像库分析不同光照采样方案对人脸识别模型性能的影响,探索建库所需的最优光照采样方案;最后,借助虚拟数据具有准确光照标注的优势,基于多任务学习框架测试不同光照标注方法对识别网络训练效果的影响,进一步提高深度人脸识别网络对光照变化的鲁棒性.通过在虚拟数据和真实数据上开展的不同光照采样方案及标注方法对人脸识别模型性能影响的实验得出,使用适量基图像光照构建数据库是一种有效的光照采样方案,而准确的光照标注可进一步提升人脸识别率,对应的识别模型在具备极端光照的测试集上的人脸识别率可达98%以上.该研究提高了深度人脸识别模型的性能,为构建人脸图像库的光照采样策略和光照标注方法提供了依据.     

基于改进SFM的三维重建算法研究

针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题,提出一种利用不同匹配数据进行模型重建的算法。首先通过对比上下文直方图(CCH)生成匹配数据,利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵,进而分解得到平移和旋转矩阵,并根据相机内参计算投影矩阵,然后利用KLT匹配算法更新匹配数据,最后三角化生成三维点云。该算法匹配精度高,图像基础矩阵易于收敛,通过位移实现特征点匹配,弥补了图像低频区域匹配数据不足的缺陷。实验结果表明,与现有算法相比,该算法生成的点云更致密;在真实环境下,该算法可用于物体三维重建。     

颌面外科手术三维模型测量和实体模型制造数据提取

文章介绍了一个基于MC算法重构三维头骨模型的颌面外科手术三维模型测量和实体模型制造数据提取系统。该系统使医生可以交互地在三维虚拟模型上提取骨骼特征点,进行比常规方法更精确地测量。还解决了复杂的颌面部插值轮廓线无法提取的问题,可以由三维头骨模型生成符合RP技术要求的轮廓线数据,用于实体模型的制作。