本文關(guān)鍵詞：基于曲率特征信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理

  更多相關(guān)文章： 點(diǎn)云 高斯曲率 平均曲率 光順 去噪 精簡

【摘要】：三維光學(xué)掃描儀在數(shù)字化設(shè)計(jì)中發(fā)揮著重要的作用,隨著三維光學(xué)掃描儀的普及應(yīng)用,掃描測量數(shù)據(jù)的處理越來越重要。點(diǎn)云數(shù)據(jù)光順和精簡是掃描測量數(shù)據(jù)處理的重要環(huán)節(jié),近年來一直是離散數(shù)據(jù)逆向重構(gòu)的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。 本文分析了三維掃描測量數(shù)據(jù)中包含的各種誤差,其中包括半導(dǎo)體激光器、CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)主板等電子元器件的熱噪聲和機(jī)臺(tái)振動(dòng)引起的隨機(jī)誤差,也包括激光線寬度、CCD分辨率、圖像采集卡分辨率、機(jī)臺(tái)裝配精度以及被測量物體表面粗糙度、顏色、紋理、材質(zhì)等因素引起的誤差。文中總結(jié)了國內(nèi)外有關(guān)點(diǎn)云數(shù)據(jù)光順和精簡的研究現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究基于曲率特征信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)光順和精簡方法。 論文以微分幾何曲率計(jì)算公式為理論基礎(chǔ),系統(tǒng)地介紹了已有的離散點(diǎn)云曲率的估算方法,對(duì)常用的Nira Dyn離散點(diǎn)云曲率估算方法和Mark Mayer離散點(diǎn)云曲率估算方法進(jìn)行了詳細(xì)的研究,對(duì)比分析了兩種算法應(yīng)用于球面、柱面、拋物面、馬鞍面的曲率計(jì)算結(jié)果,提出基于Voronoi區(qū)域面積的改進(jìn)Mark Mayer算法,將該算法應(yīng)用于球面、柱面、拋物面、馬鞍面,計(jì)算結(jié)果表明該算法提高了離散點(diǎn)云曲率估算的精度和穩(wěn)定性。 將改進(jìn)的Mark Mayer離散點(diǎn)云曲率估算方法應(yīng)用于實(shí)際掃描測量數(shù)據(jù)的曲率計(jì)算,分析了噪聲點(diǎn)、凹坑、凸包、平坦區(qū)域數(shù)據(jù)點(diǎn)以及邊緣輪廓點(diǎn)的曲率特征分布以及高度信息和法矢信息,總結(jié)了高度、法矢、曲率對(duì)物體形狀的影響,設(shè)計(jì)了基于曲率特征信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)光順?biāo)惴?將該算法應(yīng)用于實(shí)例數(shù)據(jù)的光順處理,結(jié)果表明該算法能夠較好地識(shí)別出邊緣輪廓、形狀細(xì)節(jié)特征,達(dá)到了在保持形狀特征的前提下去除噪聲的目的,點(diǎn)云數(shù)據(jù)光順處理前后的曲率特征的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,噪聲數(shù)據(jù)引起的曲率突變得到有效抑制,除邊緣輪廓之外,點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲率過渡平滑,不僅提高了物體表面的質(zhì)量,而且有利于后續(xù)加工。 利用改進(jìn)的Mark Mayer離散點(diǎn)云曲率估算方法計(jì)算實(shí)際掃描測量數(shù)據(jù)各個(gè)點(diǎn)的平均曲率,對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均曲率進(jìn)行排序和統(tǒng)計(jì)分析,設(shè)計(jì)了基于曲率特征信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡算法,該算法能夠根據(jù)精簡點(diǎn)數(shù)的要求,計(jì)算點(diǎn)云分布密度,優(yōu)先精簡曲率小的平坦區(qū)域上的數(shù)據(jù)點(diǎn),很好地保留了邊緣輪廓點(diǎn),在精簡數(shù)據(jù)的同時(shí),盡量減少了對(duì)輪廓細(xì)節(jié)的影響。 本文研究工作是在實(shí)驗(yàn)室自主開發(fā)的三維激光掃描測量軟件的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,針對(duì)掃描測量數(shù)據(jù)處理的去噪和精簡兩個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行了深入的研究,在離散點(diǎn)云曲率估算以及基于曲率特征信息進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)光順和精簡兩個(gè)方面取得了一些進(jìn)展,增強(qiáng)了掃描測量軟件的后續(xù)數(shù)據(jù)處理功能。
【關(guān)鍵詞】：點(diǎn)云 高斯曲率 平均曲率 光順 去噪 精簡
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP334.22
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 點(diǎn)云光順12-13
• 1.2.2 點(diǎn)云精簡13-14
• 1.2.3 離散點(diǎn)云曲率估算14-16
• 1.3 本文研究內(nèi)容16
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)16-18
• 2 曲率概念與離散點(diǎn)云曲率估算方法18-32
• 2.1 空間曲線基本知識(shí)18-19
• 2.2 空間曲面的基本知識(shí)19-22
• 2.3 離散點(diǎn)云曲率估算方法22-31
• 2.3.1 Moreton和Sequin的方法22-24
• 2.3.2 Chen和Schmitt的方法24
• 2.3.3 Watanbe和Belyaev的方法24-25
• 2.3.4 Taubin主曲率主方向的方法25-26
• 2.3.5 Nira Dyn和Kai Hormann的方法26-28
• 2.3.6 Mark Meyer的方法28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 3 離散點(diǎn)云曲率估算方法對(duì)比與分析32-42
• 3.1 NIRA DYN算法具體流程32-33
• 3.2 MARK MAYER算法具體流程33-34
• 3.3 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)34-35
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析35-41
• 3.4.1 球面35-37
• 3.4.2 柱面37-38
• 3.4.3 拋物面38-40
• 3.4.4 馬鞍面40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 4 基于VORONOI區(qū)域面積的改進(jìn)MAYER算法42-50
• 4.1 MAYER算法VORONOI區(qū)域面積計(jì)算思路42-43
• 4.2 改進(jìn)的MAYER算法VORONOI區(qū)域面積計(jì)算思路43-44
• 4.3 改進(jìn)后的MAYER算法具體流程44-45
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析45-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 5 基于曲率特征信息的點(diǎn)云光順?biāo)惴ǖ脑O(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)50-62
• 5.1 引言50-51
• 5.2 離散點(diǎn)云數(shù)據(jù)誤差分析51-55
• 5.2.1 離散點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型與掃描測量數(shù)據(jù)誤差分析51-52
• 5.2.2 離散點(diǎn)云數(shù)據(jù)局部形狀特征分析52-55
• 5.3 基于曲率特征信息的點(diǎn)云光順?biāo)惴?/span>55-58
• 5.3.1 算法設(shè)計(jì)思想55
• 5.3.2 算法設(shè)計(jì)具體步驟與流程圖55-58
• 5.4 實(shí)例結(jié)果與分析58-61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 6 基于曲率信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡算法62-70
• 6.1 引言62-63
• 6.2 基于曲率特征信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡算法63-67
• 6.2.1 算法設(shè)計(jì)思想63
• 6.2.2 基于曲率信息的特征點(diǎn)提取63-64
• 6.2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)曲率精簡原則64-65
• 6.2.4 基于曲率信息的點(diǎn)云精簡算法具體步驟與流程圖65-67
• 6.3 實(shí)例應(yīng)用與結(jié)果分析67-69
• 6.4 本章小結(jié)69-70
• 7 總結(jié)與展望70-72
• 7.1 總結(jié)70
• 7.2 展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 致謝76-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研工作及發(fā)表的論文77-79

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳璋雯;達(dá)飛鵬;;基于模糊熵迭代的三維點(diǎn)云精簡算法[J];光學(xué)學(xué)報(bào);2013年08期

2 曹爽;岳建平;馬文;;基于特征選擇的雙邊濾波點(diǎn)云去噪算法[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年S2期

3 賀強(qiáng);張樹生;白曉亮;李亮;;基于鄰域相似性的三角網(wǎng)格光順?biāo)惴╗J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年03期

4 張麗艷,周儒榮,蔡煒斌,周來水;海量測量數(shù)據(jù)簡化技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2001年11期

5 王仁芳;張三元;葉修梓;;點(diǎn)模型的幾何圖像簡化法[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2007年08期

6 劉仕慶;陳幼平;袁楚明;周祖德;;三角形網(wǎng)格模型頂點(diǎn)曲率的求解算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2007年06期

7 周綠,林亨,鐘約先,袁朝龍;曲面重構(gòu)中測量點(diǎn)云精簡方法的研究[J];中國制造業(yè)信息化;2004年05期

8 葛寶臻;項(xiàng)晨;田慶國;彭博;;基于曲率特征混合分類的高密度點(diǎn)云去噪方法[J];納米技術(shù)與精密工程;2012年01期

9 李福強(qiáng);蔣文杰;蔡涵鵬;蔣首進(jìn);胡英;;曲率計(jì)算公式的改進(jìn)及應(yīng)用效果[J];煤田地質(zhì)與勘探;2013年02期

10 萬軍,鞠魯粵;逆向工程中數(shù)據(jù)點(diǎn)云精簡方法研究[J];上海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年01期

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本文編號(hào)：1031839