本文關(guān)鍵詞：基于鄰域幾何特征約束的植株點(diǎn)云配準(zhǔn)算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：虛擬植株研究、植株的三維形態(tài)重構(gòu)以及植株三維形態(tài)可視化是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)信息化研究的重點(diǎn)領(lǐng)域,為了獲得植株完整的三維形態(tài)的點(diǎn)云模型,植株三維形態(tài)的配準(zhǔn)也成為了熱門的研究領(lǐng)域。現(xiàn)在的掃描儀及其相關(guān)的重建系統(tǒng)都基本采用手動(dòng)配準(zhǔn)、貼標(biāo)簽等配準(zhǔn)方法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的配準(zhǔn),使用范圍受限,并且不能滿足課題的要求。故為了滿足課題的需要,論文根據(jù)實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的遠(yuǎn)程3D激光掃描儀的特征,以配準(zhǔn)植株點(diǎn)云數(shù)據(jù)為目的,為不同角度多次掃描得到的植株點(diǎn)云提供自動(dòng)化配準(zhǔn)方案,提出了一種基于鄰域幾何特征約束的植株點(diǎn)云配準(zhǔn)方法,包括初始配準(zhǔn)和精確配準(zhǔn)兩部分。論文主要的研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)提出了基于特征相似度的點(diǎn)云初始配準(zhǔn)算法。初始配準(zhǔn)主要是為了解決初始時(shí)點(diǎn)云位姿隨意的問(wèn)題,為精確配準(zhǔn)提供良好位姿以便進(jìn)行優(yōu)化。針對(duì)激光點(diǎn)云散亂并缺少拓?fù)湫畔?幾何特征難以提取的問(wèn)題,論文通過(guò)分析鄰域大小對(duì)曲面擬合的影響,選取關(guān)鍵點(diǎn)集來(lái)估計(jì)其中每個(gè)點(diǎn)的支撐鄰域,并擬合其支撐曲面,以便于進(jìn)一步計(jì)算鄰域幾何特征。針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)規(guī)模大、匹配點(diǎn)對(duì)搜索耗時(shí)的問(wèn)題,論文通過(guò)分別構(gòu)造源點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云的數(shù)據(jù)點(diǎn)、鄰域關(guān)系和幾何特征的對(duì)應(yīng)關(guān)系表,并對(duì)目標(biāo)點(diǎn)集進(jìn)行加權(quán)和采樣,來(lái)壓縮點(diǎn)云搜索空間,降低尋找匹配點(diǎn)對(duì)的耗時(shí)。針對(duì)如何選擇高精確的匹配點(diǎn)對(duì)的問(wèn)題,論文通過(guò)定義五維特征空間和特征相似度函數(shù)來(lái)選擇匹配特征點(diǎn)對(duì),剔除大量錯(cuò)誤的特征匹配點(diǎn)對(duì),計(jì)算初始配準(zhǔn)坐標(biāo)變換參數(shù)。(2)改進(jìn)了迭代最近點(diǎn)(ICP)精確配準(zhǔn)算法。經(jīng)過(guò)初始配準(zhǔn)后,點(diǎn)云被變換到統(tǒng)一坐標(biāo)系下,為了進(jìn)一步的提高配準(zhǔn)的精度,論文通過(guò)加入兩個(gè)新的夾角特征改進(jìn)精確配準(zhǔn)對(duì)初始配準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,以完成點(diǎn)云的精確配準(zhǔn),得到物體表面完整點(diǎn)云模型。論文利用bunny、兵馬俑模型和植株點(diǎn)云對(duì)算法的精度和通用性進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的特征配準(zhǔn)方法相比,論文方法配準(zhǔn)時(shí)間減少約11.9%,精確配準(zhǔn)誤差約為傳統(tǒng)算法誤差的1%。并將算法應(yīng)用到植株模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù),滿足課題的要求。
【關(guān)鍵詞】：三維形態(tài)配準(zhǔn) 虛擬植株 幾何特征 特征相似度 迭代最近點(diǎn)算法
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 研究?jī)?nèi)容13
• 1.4 研究方法與技術(shù)路線13-15
• 1.4.1 研究方法13-14
• 1.4.2 技術(shù)路線14-15
• 1.5 本論文的組織架構(gòu)15-16
• 第二章 點(diǎn)云配準(zhǔn)準(zhǔn)備與原理分析16-33
• 2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取16-19
• 2.2 點(diǎn)云配準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型19-20
• 2.3 三維空間幾何變換20-23
• 2.3.1 三維平移和旋轉(zhuǎn)21-22
• 2.3.2 點(diǎn)云處理中坐標(biāo)變換22-23
• 2.4 配準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)的選取方法23-25
• 2.4.1 基于距離函數(shù)的配準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)的選擇23-24
• 2.4.2 基于特征的配準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)的選擇24-25
• 2.5 特征提取25-32
• 2.5.1 鄰域選擇25-28
• 2.5.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)法向量計(jì)算28-29
• 2.5.3 鄰域大小的影響29
• 2.5.4 曲率和主曲率29-32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于特征相似度的點(diǎn)云初始配準(zhǔn)算法33-43
• 3.1 初始配準(zhǔn)算法的改進(jìn)策略33
• 3.2 基于鄰域特征相似度的初始配準(zhǔn)33-42
• 3.2.1 基于四點(diǎn)算法的初始配準(zhǔn)34-35
• 3.2.2 搜索空間加權(quán)采樣35-37
• 3.2.3 五維特征空間37-38
• 3.2.4 特征相似度函數(shù)38
• 3.2.5 基于幾何特征的匹配點(diǎn)對(duì)的選擇38-39
• 3.2.6 基于特征相似度的點(diǎn)云初始配準(zhǔn)算法描述39-40
• 3.2.7 初始配準(zhǔn)算法的實(shí)驗(yàn)與討論40-42
• 3.3 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于特征約束的點(diǎn)云精確配準(zhǔn)算法43-48
• 4.1 ICP算法配準(zhǔn)原理43-45
• 4.2 精確配準(zhǔn)算法改進(jìn)策略45-46
• 4.3 改進(jìn)的精確配準(zhǔn)算法描述46-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論48-60
• 5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)48-50
• 5.1.1 功能模塊劃分48-49
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/span>49
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境49-50
• 5.2 配準(zhǔn)算法比較50
• 5.3 噪聲和離異值50-55
• 5.4 算法的實(shí)際應(yīng)用55-59
• 5.4.1 在樹(shù)葉方面配準(zhǔn)的應(yīng)用55
• 5.4.2 在樹(shù)方面配準(zhǔn)的應(yīng)用55
• 5.4.3 在寬葉植株方面配準(zhǔn)的應(yīng)用55-59
• 5.5 本章小結(jié)59-60
• 第六章 結(jié)論與展望60-61
• 6.1 結(jié)論60
• 6.2 展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-66
• 致謝66-67
• 作者簡(jiǎn)介67

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本文編號(hào)：297335