發(fā)布時(shí)間：2017-03-23 14:17

  本文關(guān)鍵詞：基于平面提取的三維點(diǎn)云點(diǎn)配準(zhǔn)算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),隨著現(xiàn)代化信息水平的飛速發(fā)展,逆向工程,文物保護(hù),礦山開(kāi)采,3D打印,游戲娛樂(lè)中對(duì)于三維點(diǎn)云的處理越來(lái)越重視,在這些方面的應(yīng)用也日益增多。但由于物體的尺寸以及坐標(biāo)測(cè)量裝置的視域范圍在日常生活中往往處于受限的狀態(tài),并不能通過(guò)一次掃描即可獲得全部的點(diǎn)云數(shù)據(jù),于是點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,通過(guò)不同視角所具有的旋轉(zhuǎn)平移變換關(guān)系,將不同視域下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下,從而通過(guò)配準(zhǔn)獲得完整的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。圍繞提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的工作精度和效率這一目標(biāo),本文主要開(kāi)展了以下幾個(gè)方面的工作：(1)對(duì)點(diǎn)云配準(zhǔn)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了調(diào)研,對(duì)初始配準(zhǔn)和精確配準(zhǔn)階段的典型配準(zhǔn)方法進(jìn)行了深入分析,并對(duì)區(qū)域生長(zhǎng)算法、霍夫變換算法和隨機(jī)采樣一致性算法等經(jīng)典平面提取算法進(jìn)行了比較和分析；(2)在分析現(xiàn)有典型配準(zhǔn)算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)具有“多平面,大平面”的巖體和類(lèi)巖體三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)提出了一種新的高效配準(zhǔn)算法。該算法首先將點(diǎn)云數(shù)據(jù)區(qū)分為不同視角的源點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云,將區(qū)域生長(zhǎng)法、霍夫變換算法相結(jié)合并用于兩點(diǎn)云的平面提�。灰苑乐钩霈F(xiàn)過(guò)生長(zhǎng)等問(wèn)題,并達(dá)到高效和魯棒的目的；其次本文利用主成分分析法算法,將源點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云中疑似具有匹配關(guān)系的平面多邊形置于同一二維坐標(biāo)系下,計(jì)算它們的公共區(qū)域面積比,在算法上實(shí)現(xiàn)了剔除無(wú)匹配關(guān)系的點(diǎn)云平面多邊形的配對(duì),以提高配準(zhǔn)效率；然后利用相似多邊形質(zhì)心亦相似的原理,從源點(diǎn)云某一邊界多邊形中,利用邊界點(diǎn)的法向量和多邊形的質(zhì)心坐標(biāo)從目標(biāo)點(diǎn)云中相似多邊形內(nèi)找出對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)而實(shí)施初始配準(zhǔn),以提升配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和速度；最后利用迭代最近點(diǎn)算法進(jìn)行多次迭代進(jìn)而實(shí)現(xiàn)巖體點(diǎn)云的精確配準(zhǔn)；(3)針對(duì)算法的精確配準(zhǔn)效果,搭建了點(diǎn)云配準(zhǔn)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)環(huán)境,采用實(shí)際巖體點(diǎn)云作為測(cè)試數(shù)據(jù),與已有典型算法進(jìn)行了比較分析,從配準(zhǔn)精度和配準(zhǔn)效率兩方面對(duì)本文算法進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證。研究表明,本文提出的算法對(duì)于平面結(jié)構(gòu)面大、平面數(shù)量多的物體具有十分顯著的配準(zhǔn)效果,能夠有效提高配準(zhǔn)精度和配準(zhǔn)效率。本文工作對(duì)海量巖體點(diǎn)云的配準(zhǔn)工作具有一定的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：點(diǎn)云配準(zhǔn) 平面提取 區(qū)域生長(zhǎng) 主成分分析算法 迭代最近點(diǎn)算法
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(工程管理與信息技術(shù)學(xué)院)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.2 點(diǎn)云配準(zhǔn)算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 初始配準(zhǔn)算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 精確配準(zhǔn)算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容16-18
• 第二章 點(diǎn)云配準(zhǔn)算法的理論基礎(chǔ)18-28
• 2.1 Point Cloud Library庫(kù)18-19
• 2.2 平面提取算法及其分析19-23
• 2.2.1 區(qū)域生長(zhǎng)算法19-21
• 2.2.2 霍夫變換算法21-22
• 2.2.3 隨機(jī)采樣一致性算法22-23
• 2.3 主成分分析算法23-24
• 2.4 迭代最近點(diǎn)算法24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于平面提取的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)算法28-44
• 3.1 算法的基本思路28-29
• 3.2 算法實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟29-41
• 3.2.1 平面提取及邊界提取29-34
• 3.2.2 基于PCA算法的平面邊界多邊形歸一化34-36
• 3.2.3 公共區(qū)域面積計(jì)算36-38
• 3.2.4 初始配準(zhǔn)38-40
• 3.2.5 基于ICP算法的精確配準(zhǔn)40-41
• 3.3 本章小結(jié)41-44
• 第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-54
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)44-45
• 4.2 算法的對(duì)比分析45-52
• 4.2.1 配準(zhǔn)精度的比較47-50
• 4.2.2 配準(zhǔn)效率的比較50-52
• 4.3 本章小結(jié)52-54
• 第五章 結(jié)論與展望54-56
• 5.1 本文主要工作總結(jié)54-55
• 5.2 課題下一步工作安排55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60-62
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的論文與研究成果62

【相似文獻(xiàn)】

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