隨著激光掃描技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,三維激光掃描儀可在短時(shí)間內(nèi)獲取大量高精度的三維點(diǎn)云模型,然而這些高精度的點(diǎn)云模型中包含了大量冗余數(shù)據(jù),極大影響三維曲面建模以及特征判斷。特征點(diǎn)是最基本的曲面幾何形狀的特征基元,同時(shí)也是精簡(jiǎn)后數(shù)據(jù)在模型重構(gòu)中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn),特征提取的優(yōu)劣直接影響后續(xù)模型的形狀表達(dá)和匹配的準(zhǔn)確性。本文以點(diǎn)云模型為研究對(duì)象,重點(diǎn)研究了散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)基于法矢的特征提取方法,并將特征保留應(yīng)用于數(shù)據(jù)精簡(jiǎn),旨在提高精簡(jiǎn)后模型重建的質(zhì)量。主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:（1）三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的鄰域主要包括k鄰域、Voronoi鄰域和BSP鄰域,k鄰域計(jì)算需依據(jù)點(diǎn)云模型、點(diǎn)云密度以及均勻度來(lái)判斷,因此本文在數(shù)據(jù)處理時(shí)選用更為可靠的k鄰域。為了便于鄰域構(gòu)建,首先需要建立點(diǎn)云數(shù)據(jù)拓?fù)潢P(guān)系,論文分析了三種常見(jiàn)建立點(diǎn)云數(shù)據(jù)拓?fù)潢P(guān)系的方法,并研究了效率較高的八叉樹(shù)法在構(gòu)建k鄰域時(shí)的具體步驟。（2）傳統(tǒng)的基于局部曲面擬合法在法矢解算時(shí),對(duì)鄰域大小有較強(qiáng)的敏感性,并且法矢估算不準(zhǔn)確,導(dǎo)致在用法矢信息提取特征點(diǎn)時(shí)存在誤判。針對(duì)此問(wèn)題,論文研究了一種基于移動(dòng)最小二乘擬合局部曲面的法矢估算法。該方法首先在構(gòu)建k鄰域... 

【文章來(lái)源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

三維激光測(cè)量系統(tǒng)構(gòu)成

以獲取多種類型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，但實(shí)際上，多數(shù)為散云的數(shù)據(jù)處理。散亂的點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間沒(méi)有任何的空的速度，需要構(gòu)建采樣點(diǎn)與相鄰點(diǎn)之間的鄰域拓?fù)湎拗圃诓蓸狱c(diǎn)的鄰域之內(nèi)，能提高數(shù)據(jù)處理的效率繁的搜索點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的鄰域關(guān)系，因此鄰域搜索分類取的數(shù)據(jù)是由一系列密集點(diǎn)組成的三維立體圖像，括三維坐標(biāo)、大小、紋理特征等，掃描時(shí)由于不同實(shí)顏色等也不相同。點(diǎn)云數(shù)量與測(cè)量時(shí)輸入的密度參，根據(jù)點(diǎn)云的排列方式，可將其分為以下四種類型

圖 2.11 三維 K-D 樹(shù)分割 樹(shù)分割后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，則從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，依點(diǎn)的 x 軸大小，若小于則往左邊繼續(xù)搜索一級(jí)子節(jié)點(diǎn)的 y 軸大小，小于則往左繼續(xù)二級(jí)子節(jié)點(diǎn) z 軸的大小直至成功匹配點(diǎn)，根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分布，構(gòu)建一個(gè)能把整體點(diǎn)為多個(gè)立體柵格的一種建立空間數(shù)據(jù)拓?fù)鋋x)，min max( y , y )，min max( z , z )確定外包圍盒的以在每條邊上適當(dāng)增加一個(gè)長(zhǎng)度 d，則長(zhǎng)max minmax min( )( )boxboxx x x dy y y d = + = +

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]二進(jìn)制編碼八叉樹(shù)的海量點(diǎn)云鄰域快速搜索算法[J]. 姜曉通,戴寧,程筱勝,張長(zhǎng)東,郭保蘇.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[2]基于法矢向量的梯田點(diǎn)云特征面改進(jìn)提取方法[J]. 李昕.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2017(04)
[3]基于八叉樹(shù)細(xì)分的古建筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割研究[J]. 徐良,張洋,馬巍,莊佶,文鵬浩.  現(xiàn)代測(cè)繪. 2016(06)
[4]三維激光掃描儀及其測(cè)量誤差影響因素分析[J]. 楊邦禮.  資源信息與工程. 2016(03)
[5]基于地面激光掃描技術(shù)的建筑物建模研究[J]. 吳蒙,王建強(qiáng).  江西科學(xué). 2015(02)
[6]一種基于曲率的點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)算法[J]. 馬忠玲,周明全,耿國(guó)華,孫家澤,李靜.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2015(06)
[7]一種改進(jìn)的基于法矢方向調(diào)整的平面點(diǎn)云分割方法[J]. 張強(qiáng),李朝奎,李俊曉,嚴(yán)雯英.  地理與地理信息科學(xué). 2015(01)
[8]基于地面激光掃描的礦山三維建模關(guān)鍵技術(shù)[J]. 杜志強(qiáng),石強(qiáng),董兆江,桂佩華,李景星.  地理空間信息. 2013(06)
[9]基于最小曲面距離的快速點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法[J]. 徐亞軍,魏永超.  光電工程. 2013(08)
[10]基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的單木三維建模綜述[J]. 黃洪宇,陳崇成,鄒杰,林定.  林業(yè)科學(xué). 2013(04)

博士論文
[1]點(diǎn)云模型分割與融合關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 孫金虎.南京航空航天大學(xué) 2013
[2]反向工程中自動(dòng)精確模型重建的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 邱彥杰.上海交通大學(xué) 2011

碩士論文
[1]三維重建過(guò)程中點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)與配準(zhǔn)方法研究[D]. 楊小青.中北大學(xué) 2016
[2]散亂點(diǎn)云精簡(jiǎn)與自動(dòng)拼接技術(shù)研究[D]. 俞濤.南昌大學(xué) 2015
[3]基于三維激光掃描技術(shù)的高層建筑整體變形監(jiān)測(cè)的方法研究[D]. 韓宇.江西理工大學(xué) 2015
[4]三維激光掃描數(shù)據(jù)同名特征點(diǎn)提取研究[D]. 張?jiān)迄i.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2014
[5]應(yīng)用于汽車主動(dòng)安全的三維激光雷達(dá)研究[D]. 李曉宇.長(zhǎng)春理工大學(xué) 2014
[6]基于法矢信息的點(diǎn)云特征提取技術(shù)的研究[D]. 周玉蓮.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[7]點(diǎn)云和網(wǎng)格模型的建立及形狀分布檢索算法研究[D]. 賀妮.西北大學(xué) 2010
[8]地面三維激光掃描數(shù)據(jù)處理及建模研究[D]. 高志國(guó).長(zhǎng)安大學(xué) 2010
[9]基于BSP樹(shù)的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法研究[D]. 趙強(qiáng).西北工業(yè)大學(xué) 2007
[10]脈沖—相位式激光測(cè)距機(jī)方案設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)[D]. 李賡.華中科技大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3068372