發(fā)布時間：2018-10-05 08:12

【摘要】：作為一種反映物體形貌的三維信息,點云數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)量十分龐大,直接對過多的數(shù)據(jù)進行操作會影響后續(xù)重建等工作。本文提出了一種新的點云特征提取自適應(yīng)精簡算法。首先對原始點云進行空間劃分,構(gòu)建點的k鄰域,設(shè)置特征參數(shù),進行特征分析,識別不同區(qū)域的信息和數(shù)據(jù)。然后針對平面數(shù)據(jù)預(yù)先進行邊界的檢測和提取,對剩余部分進行精簡。最后,針對非平面區(qū)域,先提取特征,再根據(jù)曲率的不同進行不同程度的精簡。辦公室數(shù)據(jù)掃描實驗結(jié)果表明,處理大小為百萬以內(nèi)點的點云模型可以在幾秒之內(nèi)完成,精簡比能夠達到90%以上,與原始數(shù)據(jù)間的誤差較小:平面部分在精簡前后平均偏差均在0.02mm以內(nèi),波動很小,為0.005 7mm;非平面區(qū)域精簡前后的平均偏差均在0.08mm左右,差值僅為0.000 3mm,精簡精度得以保證。因此,利用提出的算法處理后的數(shù)據(jù)能更好地展示物體的形貌。
[Abstract]:As a kind of 3D information which reflects the shape of objects, the original data of point cloud data is very large, and direct operation of too many data will affect the work of subsequent reconstruction. In this paper, a new adaptive reduction algorithm for point cloud feature extraction is proposed. Firstly, the original point cloud is divided into space, the k-neighborhood of the point is constructed, the characteristic parameters are set up, the feature analysis is carried out, and the information and data of different regions are identified. Then, the edge of the plane data is detected and extracted in advance, and the remaining part is reduced. Finally, for non-planar regions, features are extracted first, then reduced to different degrees according to different curvature. The results of the office data scanning experiment show that the point cloud model can be completed in a few seconds, and the reduction ratio can reach more than 90%. The error between the plane part and the original data is small: the average deviation of the plane part is within 0.02mm, the fluctuation is very small, and the average deviation of the non-plane area is about 0.08mm, the difference is only 0.000 3 mm, so the precision of the reduction can be guaranteed. Therefore, the data processed by the proposed algorithm can better display the shape of the object.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(No.51675160,61171048) 河北省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計劃重點基礎(chǔ)研究資助項目(No.15961701D) 河北省高層次人才資助項目(No.GCC2014049) 河北省人才工程培養(yǎng)經(jīng)費資助項目(No.A201500503)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2252650