針對點云簡化過程中局部冗余點難以正確去除的問題,對濾波器去噪、坐標系轉換、二維平面點的處理等方面進行了研究,對目前點云預處理過程中大尺度噪聲去除和點云精簡方法進行了歸納,提出了一種二維截面篩選標記的點云簡化方法。首先用濾波器去除了原始點云中的大尺度噪聲,用截面截取了點云主體并進行了坐標變換;其次處理了二維截面上點的位置和顏色信息,篩選并標記出了孤立點和輪廓邊沿的非模型點;然后對標記點進行了半自動剔除,完成了預處理;最后利用圖像法重建的點云模型進行了測試。研究結果表明:該方法整體簡化效率較高,半自動去除方式可準確去除冗余點和小尺度噪聲,能夠保持模型的尖銳特征,防止模型萎縮變形。 

【文章來源】：機電工程. 2020年05期 第582-587頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

預處理流程

截面選取如圖2所示。選取的截面向Z軸正方向每次移動z距離作為新截面,z為點之間最小平均間隔,共移動n次,共n+1張截面。n和由點云在Z方向總長度確定,使全部點云密集區(qū)被截面所截取;z由點云密度確定。為節(jié)省運算空間,點不超過5個的截面忽略不計算。每一截面轉化為新坐標系,其點隨之轉換為新坐標。設置點云截面面積大小固定,保證每一片都能將點云主體包括在內。若點云主體有需要剔除縫隙雜點的部分,在截面選取時,取能使縫隙在截面上投影面積最大的面。

掃描域初始運動方向如圖3所示。4個主運動方向+X,-Y,-X,+Y分別在圖2中用箭頭標注。以圖3(a)的+X方向為例,圓的圓心從(0,0)直線運動到(a,0),觸到對邊返回或按2.2中介紹的觸點返回(0,0)點,在Y軸方向運動r距離,圓心到點(0,r),再繼續(xù)沿+X方向運動觸邊或觸點返回,至此以往到達(0,b),進入主方向-Y運動。-Y,-X,+Y方向的運動規(guī)律同理。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于鄰域平均法的點云去噪算法研究[J]. 吳玉泉,李沛鴻,楊倩.  江西理工大學學報. 2019(01)
[2]利用連續(xù)變形技術的三維點云簡化方法[J]. 肖巍峰,田鑫,李朝奎,陳奇.  遙感信息. 2018(05)
[3]保持特征的散亂點云數(shù)據(jù)去噪[J]. 崔鑫,閆秀天,李世鵬.  光學精密工程. 2017(12)
[4]基于點云和高清影像數(shù)據(jù)的文化遺產(chǎn)多分辨率三維重建[J]. 朱黎,胡濤,鄭明輝.  測繪通報. 2017(10)
[5]基于方法庫的點云去噪與精簡算法[J]. 李仁忠,楊曼,冉媛,張緩緩,景軍鋒,李鵬飛.  激光與光電子學進展. 2018(01)
[6]基于K-means聚類的RGBD點云去噪和精簡算法[J]. 蘇本躍,馬金宇,彭玉升,盛敏.  系統(tǒng)仿真學報. 2016(10)
[7]基于漸進加密三角網(wǎng)機載LIDAR點云濾波改進算法研究[J]. 柳紅凱,徐昌榮,徐曉.  江西理工大學學報. 2016(03)

博士論文
[1]三維點云數(shù)據(jù)處理的技術研究[D]. 王麗輝.北京交通大學 2011

碩士論文
[1]三維點云數(shù)據(jù)的去噪和特征提取算法研究[D]. 史皓良.南昌大學 2017
[2]逆向工程中數(shù)據(jù)測量和點云預處理研究[D]. 董錦菊.西安理工大學 2007



本文編號：2912582