基于特征提取的点云自动配准优化研究

针对三维点云自动配准精度不高、鲁棒性不强等问题,提出一种基于判断点云邻域法向量夹角的自动配准算法。该算法首先计算点云中每个点的法向量与邻域点集的法向量夹角的余弦值,然后把邻域各点的余弦值作为该点的属性特征向量,进行特征分类提取特征点,根据几何特征的相似性初步搜索匹配点对,并采用欧式距离约束条件剔除匹配错误的点对;运用最小二乘法计算初始配准参数,再通过改进的迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法进行精匹配。实验证明,该算法相对于经典的ICP算法无论收敛速度还是匹配精度上都有提升。     

基于ISS特征点和改进描述子的点云配准算法研究

迭代最近点(ICP)配准算法需要两点云处于良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,提出了一种基于内部形状描述子(ISS)特征点与改进描述子的粗配准方法,使得低重叠度或无公共重叠部分的点云获取良好的初始位置。首先,利用ISS特征点提取点云的特征点;其次,基于特征点与其邻域点法向量夹角提出改进的描述子,根据描述子的欧氏距离将点云特征进行匹配;第三,通过单次最优变换进行粗配准;最后,对两点云进行精配准ICP迭代。实验表明,在点云模型完整的情况下,本文方法可为精配准提供良好的初始位置,且粗配准精度比传统点云配准精度高三个量级,配准效率提升23.7%。     

邻域特征在点云配准中的应用

针对大规模散乱点云的配准,提出一种基于邻域特征的配准方法,该方法由初始配准和精确配准组成。首先,对目标点集进行加权处理,以此来有效减少匹配点对的数量;其次,在重心距离特征的基础上,增加了一个角度特征量来排除错误点对,并完成初始配准;最后,使用特征改进的迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,该方法初始配准结果良好,二次配准效果更加准确,达到了多视角点云的配准要求。     

颅骨点云模型的局部特征配准方法

目的 点云配准是计算机视觉领域里的一个研究热点,其应用领域涉及3维重建、目标识别、颅面复原等多个方面。颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其配准的正确与否将直接影响到颅面复原的结果。为了提高颅骨配准的精度和收敛速度,提出一种基于局部特征的颅骨点云模型配准方法。方法 首先提取颅骨点云模型的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征;然后计算局部特征点集的相关性,得到相关候选点集,并通过删减外点实现颅骨点云的粗配准;最后采用基于高斯概率模型和动态迭代系数的改进迭代最近点 （ICP） 算法实现颅骨的细配准。结果 通过对公共点云数据模型以及颅骨点云数据模型分别进行配准实验,结果表明,基于局部特征的点云配准算法可以完成点云模型的精确配准,特别是对颅骨点云模型具有较好的配准效果。在颅骨细配准阶段,跟ICP算法相比,改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30%和60%;跟概率迭代最近点 （PCP） 算法相比,其配准精度差异不大,收敛速度提高了约50%。结论 基于局部特征的点云配准算法不仅可以用于公共点云数据模型的精确配准,而且更适用于颅骨点云数据模型的配准,是一种精度高、速度快的颅骨点云模型配准方法。     

基于PCA校正的改进ICP销孔工件点云配准方法

针对销孔工件的目标点云和模型（源）点云空间坐标系不一致问题,提出了一种采用主元分析法（PCA）校正的改进ICP点云配准方法。首先,采用主元分析法（PCA）计算销孔工件目标点云和模型点云数据的主轴方向、并求得初始转换矩阵;其次,对初始转换矩阵进行误差分析,采用双向KD树近邻搜索最近点的方法加速两片点云初始转换矩阵的误差校正,得到校正后的转换矩阵,从而完成粗配准;然后,引入法向量夹角阈值约束剔除错误匹配点对改进ICP算法实现精配准,最终将两片点云坐标系调整一致。通过实验进行了比较分析,实验结果表明,该方法可以有效实现销孔工件的点云配准,同时获得较优的配准速度和精度,采用该方法最终的配准误差为0.0354mm,平均配准耗时4.639s。     

尺度及主方向改正的ORB特征匹配算法

针对二进制描述算法（Oriented fast and Rotated Brief，ORB）尺度性配准误差大，配准率低的问题，提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础，构建金字塔式尺度空间，改进尺度空间结构，简化尺度空间层数和采样图像数目，使提取特征点的过程更加效率，并采用Harris函数检测特征，消除边缘特征点的影响，提取具有尺度信息的特征点；然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式，优化求解主方向邻域范围，以提高图像特征主方向的准确性。实验结果表明，改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高，并且配准的精度较传统ORB更高，更能满足复杂图像快速精确配准的要求。     

一种改进的稀疏迭代最近点算法

稀疏迭代最近点算法是针对含有噪声点的点云配准提出的,但它却存在对目标点云中的离群点敏感、运行效率低等问题。针对这些问题,基于邻域信息的对应点对寻找方法提出了一种改进的稀疏迭代最近点算法。改进的稀疏迭代最近点算法首先使用改进的基于PCA的点云初始配准调整两片点云的位置,而后使用基于邻域信息的对应点对寻找方法为精配准寻找对应点对,针对对应点对,使用乘法器的交替方向法(ADMM)求得最优的变换矩阵。实验表明,对含离群点的斯坦福兔子、盆栽等点云来说,改进后的算法能够处理目标点云含有离群点的情况,并且算法的配准速度平均提高了30%。     

基于弧长密度的自动邻域半径鉴别FPFH提取算法

在快速点特征直方图(FPFH)的特征计算过程中,需要人工多次选择邻域半径,计算过程复杂且效率较低。针对该问题,提出基于弧长密度的自动邻域半径鉴别FPFH特征提取算法。给出点云弧长密度的计算方法,依据弧长密度估算多对点云的邻域半径,以提取FPFH特征并完成采样一致性初始配准,确定配准性能最优的半径与弧长密度值。在此基础上,使用最小二乘法拟合邻域半径与弧长密度之间的函数表达式,并与FPFH特征提取算法结合得到自动邻域半径鉴别FPFH特征提取算法。实验结果表明,该算法可根据点云弧长密度自动鉴别出合适的邻域半径,运算速度较快。     

基于几何一致性加权的二部图点云配准方法

针对迭代最近点(ICP)算法存在配准时间长、收敛易陷入局部最优、初始位姿较差而导致错误匹配等问题,提出一种基于几何一致性加权的二部图配准算法。首先,计算点云内部形状描述子(ISS)特征点及其3DSC特征与快速点直方图(FPFH)特征;然后,利用FPFH特征获取初始候选对应点对,并利用几何一致性确定高置信度基准点对,同时计算任意点对的几何一致性系数;接着,将对应匹配任务定义为一个代价函数用以模拟几何一致性加权的特征点对的全局相似性;最后,通过Kuhn-Munkres(KM)算法优化代价函数获取全局最优对应关系并利用奇异值分解(SVD)完成点云的粗配准。实验结果表明,相较传统粗配准方法,本文算法能在精度相似的情况下,节省20%的运行时间。     

一种基于SAC-NDT和ICP的高精度点云配准方法

传统的正态分布变换算法精度低,而精度较高的迭代最近点算法极易陷入局部最优解。为了解决以上问题,将采样一致性算法与NDT算法结合作为点云初始配准方法,再利用KD-tree加速的ICP精配准方法完成点云匹配。实验结果表明,本文所提出的方法大大提高了配准精度。     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

基于RBAC的WEB环境下OA系统权限控制的研究

WEB环境下OA(Office Automation)系统的权限控制是一个热点问题.针对此问题详细介绍了一种实用的解决方法--基于角色访问控制模型的方法,并在此基础上根据实际项目重点阐述了RBAC数据库的设计方法,以及基于RBAC数据库的权限控制的设计方法,最后给出权限子系统的具体配置步骤,并给出实际运行结果.     

基于集群拓扑结构的工作流调度研究

针对MapReduce的默认调度策略先进先出(FIFO)在执行任务时考虑本地性调度带来的任务等待时间长、资源利用率不高和没有考虑任务的优先级等问题,提出一种基于集群拓扑结构的工作流实时调度算法。MapReduce在对工作流进行Map处理时,首先根据taskTracker的计算能力和数据大小对map阶段工作流的完成时间进行估计,得到一个完成时间隶属函数,然后再利用集群的拓扑结构,得到taskTracker在集群中的距离隶属函数,根据这两个隶属函数来对集群中的taskTracker在工作流处理时间和数据传输时间进行综合性能评估,这样可以有效地缩短任务的等待时间并提高资源的利用率。同时该算法采用对作业进行优先级划分的方式,满足不同类型作业的需求。大量的实验结果表明:该优化策略在平均完成时间和平均等待时间方面要优于FIFO算法,可以有效提高工作流处理的实时性。     

基于MapReduce工作流优化器的研究

对MapReduce工作流的优化主要是通过对MapReduce栈的优化实现的。针对MapReduce工作流的优化问题,首先,提出相关概念;其次,介绍MapReduce工作流基于成本的优化过程;然后,通过实例阐述MapReduce工作流中的数据流依赖和资源依赖关系。基于此,提出3种MapReduce工作流优化器,并对其进行端对端的评估。最后,通过实验评估工作流优化器的优化开销并对比分析了这3种工作流优化器。     

基于MDA的构件开发方法的研究

在对目前构件技术研究的现状进行分析的基础上,详细讨论了MDA（Model-Driven Architecture）方法产生的背景及其涉及的核心技术,论述了MDA对软件开发产生的深远意义,提出了一种基于MDA的构件开发方法MDAC,并从不同的层次分析了MDAC方法的体系结构,主要包括模型分类、构件建模框架、模型转换实现、构件开发过程、建模工具等内容。     

基于Google Earth的增值服务研究

介绍基于Google Earth应用系统开发的基础知识和模式,分析了Google Earth增值业务架构,提出了基于J2EE的KMLServer增值服务器框架,并给出了一个KML Server应用范例。