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提出一种新的散乱点云边界特征点提取算法。根据点云数据小邻域内点用最小二乘法拟合建立微切平面,并将这些数据点向其微切平面投影,利用点集中每个点的场力大小之和可以体现点集平均作用的理论来分析投影面上点集的几何分布特性,据此检测边界特征点。利用双向最近点搜索算法对提取出来的特征点进行排序并自动生成边界曲线。实验结果证明该算法能够快速、准确、有效地提取点云的边界。 相似文献
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根据平面散乱点云的特点,依据边界点和非边界点的位置关系,用网格把点云划分开来,在确定边界网格和非边界网格以后,将所有的边界网格按照它们的位置关系连接成环,对于从每一个边界网格提取边界提出了一种最小凸边算法,并且从理论和实验上证明了这种最小凸边算法的可行性。 相似文献
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提出一种三维散乱点云边界特征提取算法,该算法采用R*-tree建立散乱点云的空间索引结构,基于该结构快速获取任意点的k近邻点集X,计算该点集的型心,依据型心及任意点构建向量v,建立经过点P且垂直于v的基准平面L,若点集X中各点均位于平面L的同侧,则点P为边界点,否则为非边界点.实例表明该算法运行速度快,且在快速准确提取... 相似文献
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《计算机工程与应用》2016,(6):186-190
为了在具有多个特征边界的散乱点云上提取指定目标特征边界,提出了一种基于目标特征边界交互提取的算法。拾取目标特征及其周围的点云。利用KD树建立散乱点云的空间拓扑关系,计算出每个数据点的k邻域。通过数据点k邻域构成的最小二乘平面的投影点角度差,根据角度差的最大值来判断该点是否为边界点。拾取目标特征边界上的某个点作为种子点,按照某一个固定方向搜索边界点,直到搜索整条封闭边界为止。实验表明,该方法能够准确获取散乱点云上任意指定目标特征的边界。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(1)
针对点云切片的截面数据可能存在不连续的特征曲线对拟合造成误差的情况,提出对每个截面数据将不连续的特征曲线点集分割成连续的特征曲线点集的方法。鉴于不连续特征曲线点集之间、点与点之间的欧式距离远大于点云密度,而同一个连续特征曲线点集中点与点的欧式距离趋近于点云密度,所以可以利用点云密度作为阈值,将不同的连续特征曲线点集分割开。对每个连续的特征曲线点集进行曲线拟合,得到点云切片的边界。分析结果表明,该分割算法能有效地分割出点云切片中不连续的特征曲线点集,减小曲线拟合时的误差,提高了点云切片边界提取的精度。 相似文献
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基于OpenCL的ICP点云并行配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机应用与软件》2016,(11)
针对当前点云配准算法效率过低的问题,运用OpenCL实现了基于通用GPU的kd-tree并行搜索算法,进而实现了ICP点云并行配准算法。首先建立目标点云的三维空间kd-tree,并使用OpenCL并行加速其搜索算法;然后将并行加速的kd-tree搜索算法运用于ICP算法,同时针对ICP算法的其他部分也使用OpenCL并行加速以确保配准过程尽可能高效。通过实验验证了所实现算法的高效性以及健壮性。 相似文献
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空间点云的三角化是机器视觉等领域中的一个共同的研究热点,研究的终极目标是对任何空间散乱点云都可以进行任何指定精度的、快速的、正确的三角剖分。软件(算法)通过多种三角剖分算法的集成提高软件对不同空间点云的适用性;通过多次三角形的全体优化和畸形三角形的删除保证三角剖分结果的正确性和优质性;通过采用大点云数据分次读取、合并点的读取和盒子参数提取、程序分阶段完成等措施提高程序运行的流畅性;通过参数设置对话框、操作结果数据对话框,操作结果的即时显示提高人机交互性和程序界面的友好性。实验证明该软件(算法)是实用的、正确的、快速流畅的、友好的软件(算法),其功能达到应用软件相应要求。 相似文献
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基于平面提取的点云数据分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机应用与软件》2014,(7)
针对点云数据处理过程中边缘不易定位准确的问题,提出一种抗噪性强的点云数据分割新算法。该算法以点云的区域分布特性为基础,通过对数据进行主成分分析(PCA),构建点云平面基元检测的新模型。定义多个平面相似度准则并结合多个阈值判断,进行平面的区域增长,实现点云数据的准确分割。实验结果表明,该方法能快速稳定地识别场景物体各个平面,得到较为准确的分割结果,且具有较强的抗噪性能。 相似文献
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为解决三维点云数据在白噪声、数据不对应的情况下的配准问题,提出基于高斯似然估计因子分析的点云配准算法。采用因子分析法对点云数据进行表示,利用极大似然估计的方法求得因子载荷矩阵,从而完成对带噪声点云的配准。仿真实验表明,与CDP算法和Go-ICP算法相比,该算法不会陷入局部最小值,在快速精确配准和稳定性方面具有良好的鲁棒性。 相似文献
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针对在小范围场景进行单目视觉三维重建过程中,稠密点云模型存在大量离群点的现象,提出一种改进的点云滤波算法.将多视图稠密重建(Patch-based Multi-View Stereo,PMVS)算法与统计分析法相融合,对利用PMVS算法得到的稠密点云进行统计分析,设定标准距离并求解点云中每一个点到其所有邻近点的平均距离... 相似文献
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提出一种特征保留的点云数据自适应精简算法。该算法首先构造散乱点云数据的局部拓扑信息,通过一种改进的二次栅格法快速建立K邻域,由此估算点的邻域弯曲度,再进行分类。算法在保留特征点后对其余点应用自适应精简距离进行阈值精简,故算法不仅可以完整保存实物模型整体轮廓,而且能够最大限度地保证模型区域特征。数值实验结果表明,该算法能够得到不错的精简效果,且具有较小的计算时间复杂度。 相似文献
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针对迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算时间长的问题,提出一种基于多分辨率配准点的ICP算法。使用自适应体素网格滤波器对原始点云进行多分辨率采样,利用低分辨率点云快速迭代获得两点云间初始变换矩阵;利用高分辨率点云在初始变换基础上做更精确配准。实验结果表明,该算法在配准精度基本不变的情况下,可以显著降低配准时间,且随着点云点数增加,速度提升效果越明显。 相似文献
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郝晓军 《计算机应用与软件》2009,26(8):265-267
研究怎样对于平面散乱点集进行的凸包算法的加速,主要的思想是计算一个点集的边界,摒弃边界范围内的点集,并且对于均匀分布和正态分布分别计算了最适合的加速因子,得到了平均意义上的O(n)的凸包算法. 相似文献