【摘要】：三維重構(gòu)是三維智能信息處理的核心技術(shù),在數(shù)字城市、智能交通、逆向工程、文物修復(fù)、醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用背景。傳統(tǒng)激光點(diǎn)云三維重構(gòu)主要是基于PC平臺完成,不僅效率低下,而且其重量體積功耗等均無法滿足當(dāng)前無人機(jī)載成像激光雷達(dá)系統(tǒng)等場合的應(yīng)用。隨著電子技術(shù)發(fā)展,多核DSP的應(yīng)用在很多場合取代了PC機(jī)的功能,在主頻、功耗、體積、運(yùn)算能力等方面較PC機(jī)均具有突出優(yōu)勢,并具備強(qiáng)大的并行處理能力,非常適合大規(guī)模點(diǎn)云處理。因此,開展基于多核DSP的三維并行重構(gòu)技術(shù)研究,不僅能顯著提高點(diǎn)云處理及表面重構(gòu)的效率,同時(shí)還能提升成像系統(tǒng)靈活性,對三維實(shí)時(shí)重構(gòu)技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用具有非常重要的意義。鑒于此,本文以激光點(diǎn)云為研究對象,對三維重構(gòu)中去噪、配準(zhǔn)及表面重構(gòu)等關(guān)鍵技術(shù)的并行處理展開了深入研究,主要研究內(nèi)容包括以下三個(gè)方面:1)基于多核DSP平臺的點(diǎn)云離群點(diǎn)并行剔除技術(shù)實(shí)現(xiàn)。深入研究了基于k-means聚類的離群噪點(diǎn)剔除算法,并在基于PC平臺的MATLAB軟件中進(jìn)行算法仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了其可行性;提出了一種基于多核DSP平臺的點(diǎn)云離群點(diǎn)并行剔除方案,采用了主從模式任務(wù)架構(gòu),利用IPC MessageQ實(shí)現(xiàn)了核間通信,并在基于多核DSP平臺的CCS軟件中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),最后與基于PC平臺的處理結(jié)果做了對比分析。2)基于多核DSP平臺的點(diǎn)云并行配準(zhǔn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。深入研究了點(diǎn)云配準(zhǔn)過程中特征點(diǎn)檢測、特征描述子計(jì)算、特征點(diǎn)匹配等關(guān)鍵技術(shù),重點(diǎn)研究了基于改進(jìn)特征點(diǎn)匹配的迭代最近點(diǎn)(ICP)配準(zhǔn)算法,并在PC平臺進(jìn)行了算法仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了其可行性;提出了一種基于多核DSP的點(diǎn)云并行配準(zhǔn)方案,并基于多核DSP平臺進(jìn)行了點(diǎn)云并行配準(zhǔn)仿真實(shí)驗(yàn),最后與基于PC平臺的配準(zhǔn)結(jié)果做了對比分析。3)基于多核DSP平臺的點(diǎn)云表面并行重構(gòu)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。深入研究了基于生長法的Delaunay三角網(wǎng)格重構(gòu)算法,并在PC平臺進(jìn)行了算法仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的可行性;提出了一種基于多核DSP的點(diǎn)云模型并行重構(gòu)方案,并基于多核DSP平臺進(jìn)行了點(diǎn)云并行重構(gòu)仿真實(shí)驗(yàn),最后與基于PC平臺的重構(gòu)結(jié)果做了對比分析。
【學(xué)位授予單位】：長春理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN249
【圖文】：

iStep 4：根據(jù)式（3-2），更新所有的聚類中心；Step 5：計(jì)算兩次迭代的差值或判斷是否達(dá)到迭代次數(shù)；Step 6：重復(fù) Step2 至 Step5，直到滿足迭代停止的條件為止。k-means 算法聚類過程示意圖如圖 3.1 所示。luster 1Cluster 2Cluster 1Cluster 2Cluster 1Cluster 2聚類樣本圖 3.1 k-means 聚類圖 3.2 顯示了 k-means 聚類算法的運(yùn)行結(jié)果，圖 3.2 a）是取聚類數(shù) k=7; 參數(shù)為 1000 個(gè)時(shí)的二維數(shù)據(jù)聚類結(jié)果，圖 3.2 b）是取聚類數(shù) k=3 時(shí)，參與元 100 個(gè)時(shí)的三維數(shù)據(jù)聚類結(jié)果。

等特征點(diǎn)檢測方法。其中，基于法向量的特征點(diǎn)檢測方法因簡單易行、效而被廣泛地應(yīng)用。因此，本文也采用這種方法來檢測點(diǎn)云特征點(diǎn)。云中某點(diǎn)的法向量定義為垂直于該點(diǎn)所在的切平面的直線�；诜ㄏ蛄康姆椒ǖ幕舅枷胧屈c(diǎn)云中某點(diǎn)的法線在其鄰域內(nèi)變化大，該點(diǎn)才能選為特.6 所示，圖 3.6 a）中點(diǎn)云鄰域內(nèi)法向量變化較為緩慢，故該點(diǎn)所在的區(qū)域區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)特征性區(qū)別不大，因此不能選為特征點(diǎn)，而圖 3.6 b）中點(diǎn)云鄰變化起伏較大，區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)特征性區(qū)別很大，因此可以選為特征點(diǎn)。

析除算法的有效性，本文在基于 3.1.3 節(jié)中介紹的 PC 平臺的境下，對三維點(diǎn)云模型進(jìn)行了點(diǎn)云配準(zhǔn)仿真實(shí)驗(yàn)。庫中 Bunny、Dragon 2 組點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)分析實(shí)驗(yàn)，圖型0°和45°的初始位置圖像以及初始配準(zhǔn)以及精配準(zhǔn)后了 Dragon 模型 240°和 192°的圖像以及初始配準(zhǔn)以及精下圖所示。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2780969