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针对基于声波反射原理的隧洞内表面损伤探测过程易受水体环境噪声、多径噪声及检测设备自身噪声干扰问题,提出一种基于声回波特性的引水隧洞内表面声点云去噪方法。该方法利用声回波固有宽度特性形成的多回波数据点及声波叠加特性形成的数据点高强度值,并结合点云空间位置信息实现团状立体隧洞内表面声点云的噪声滤波;构建系列试验以验证不同敏感参数对所提方法去噪效果的影响,并与其他经典点云滤波算法结果进行对比分析。结果表明,所提方法在隧洞内表面声点云模型的平滑、去噪及重建精度上均优于传统激光点云滤波算法。该方法可为引水隧洞内表面损伤的检测及重大水资源配置工程灾变预防提供支撑。 相似文献
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三维重建技术逐渐成为引水隧洞运营期安全检测的关键手段。而受隧洞特殊水文环境噪声、数据采集设备噪声以及载体运动噪声等影响,采集的点云数据不可避免的会遭受到噪声干扰,导致有用信息缺乏,不利于三维重建的进行。因此,该文提出了基于声呐数据特征点的点云去噪算法,实现隧洞点云数据的去噪。首先,该文依据引水隧洞声呐点云数据的特点,定义视觉距离和视角向量特征参数;其次,通过耦合视角向量与点云法向量估计点云漂移向量,并使用核函数方法估计视角距离参数的概率密度分布从而计算漂移距离;最后,采用漂移算法在保持点云模型特征的同时实现噪声的滤波。实验结果表明,该文提出的算法在去除隧洞点云模型数据噪声的同时能很好的保持引水隧洞模型的细节特征,为后续隧洞病害的检测提供高精度点云数据模型。 相似文献
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由于水体侵蚀、自然老化等问题,水库大坝等水下结构物在长期运行过程中存在表面损伤缺陷,与青苔、贝壳等附着物形成的凹陷,在颜色、纹理等方面具有极高的相似性。当凹陷距离裂缝较近时,极易引起裂缝图像分割误判。为解决该问题,本文引入偏振信息,提出一种基于偏振度特征图的裂缝图像分割算法,以超像素块为单元进行偏振度特征图提取,利用偏振度设定区域生长规则,以种子区域为基础进行区域生长合并,最后根据图像深度图确定裂缝区域。实验结果表明该算法能够有效减少分割误判,裂缝分割结果的特异性和准确度指标均能达到0.9以上,高于现有算法。 相似文献
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