本文關(guān)鍵詞：三維激光點(diǎn)云的處理及重建技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 點(diǎn)云濾波 簡(jiǎn)化 包圍盒 曲率 快速增量 三維重建

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在相關(guān)領(lǐng)域的使用,逆向工程的優(yōu)勢(shì)得到進(jìn)一步凸顯。逆向工程主要包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集、點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理、點(diǎn)云三維重建等方面內(nèi)容。其中,點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理及三維模型重建具有非常重要的基礎(chǔ)性地位,以此為課題進(jìn)行研究對(duì)于提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理效率及三維重建效率有非常重要的理論和實(shí)際意義。本文針對(duì)點(diǎn)云處理中的散亂點(diǎn)云去噪、簡(jiǎn)化以及三維曲面重建中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行重點(diǎn)研究。主要工作如下:(1)點(diǎn)云信息在采集過(guò)程中無(wú)法規(guī)避地會(huì)混入一些噪聲點(diǎn),這些點(diǎn)的存在會(huì)對(duì)后續(xù)的三維重建效果產(chǎn)生影響,所以應(yīng)該先對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行去除。幅度較大的離群點(diǎn)的存在會(huì)對(duì)后期的法向與曲率估計(jì)產(chǎn)生影響,所以首先應(yīng)將這類(lèi)離群點(diǎn)進(jìn)行去除;接著對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行法矢修正,將鄰域點(diǎn)限制在法向最相似的區(qū)域;最后對(duì)噪聲點(diǎn)云在法矢修正的基礎(chǔ)上進(jìn)行位置濾波。這樣不僅可以保證濾波方向的正確性,同時(shí)有利于保持目標(biāo)物表面的幾何特征。(2)海量的空間點(diǎn)云會(huì)影響到后期點(diǎn)云處理的效率和復(fù)雜度,本文采用了一種組合的點(diǎn)云簡(jiǎn)化算法,基于點(diǎn)云簡(jiǎn)化的精度、簡(jiǎn)度和速度三方面綜合考慮的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)海量點(diǎn)云的精簡(jiǎn)。首先利用包圍盒對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行均勻劃分,然后分別在每個(gè)分區(qū)內(nèi)使用點(diǎn)云曲率精簡(jiǎn)算法。這種方法可以在保證點(diǎn)云模型表面細(xì)節(jié)特征的前提下實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡(jiǎn),方便后續(xù)的點(diǎn)云處理。(3)使用基于快速增量的三角網(wǎng)格化方法對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行三角網(wǎng)格構(gòu)建。在候選點(diǎn)的選取策略上進(jìn)行了新的嘗試,本文引入了動(dòng)態(tài)球策略將候選點(diǎn)自適應(yīng)地集中在動(dòng)態(tài)球內(nèi),明顯縮短了候選點(diǎn)的尋找時(shí)間;接下來(lái)基于多種約束原則尋找最優(yōu)點(diǎn)對(duì)邊界邊進(jìn)行擴(kuò)展,在約束過(guò)程中采用距離計(jì)算代替三角函數(shù)計(jì)算以提高計(jì)算效率;最后通過(guò)設(shè)計(jì)獨(dú)到的最優(yōu)點(diǎn)評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)候選點(diǎn)進(jìn)行量化,從中選擇出最優(yōu)點(diǎn),與邊界邊進(jìn)行連接,逐步形成三角網(wǎng)格,最終實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云的三維重建。論文中通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)上述去噪、簡(jiǎn)化和重建算法進(jìn)行了驗(yàn)證分析,說(shuō)明了上述所用算法的可行性與有效性,展現(xiàn)了本研究的實(shí)際意義。
【關(guān)鍵詞】：點(diǎn)云濾波 簡(jiǎn)化 包圍盒 曲率 快速增量 三維重建
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN249;TP391.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 點(diǎn)云去噪研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 點(diǎn)云簡(jiǎn)化研究現(xiàn)狀11
• 1.2.3 點(diǎn)云曲面重構(gòu)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 課題來(lái)源12
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 第2章 點(diǎn)云理論基礎(chǔ)及相關(guān)算法概述13-23
• 2.1 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)13-15
• 2.1.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集13-14
• 2.1.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)類(lèi)型及特點(diǎn)14-15
• 2.1.3 噪聲點(diǎn)的分類(lèi)15
• 2.2 點(diǎn)云的K鄰域搜索15-19
• 2.2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間劃分16-18
• 2.2.2 K-鄰域搜索18
• 2.2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)18-19
• 2.3 曲率與法向量估計(jì)19-22
• 2.3.1 法向量估計(jì)及修正19-20
• 2.3.2 曲率估計(jì)20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于空間分布的組合去噪算法研究23-33
• 3.1 雙邊濾波思想23-24
• 3.2 組合去噪算法24
• 3.3 基于鄰域距離和半徑的離群點(diǎn)去除24-26
• 3.3.1 基于半徑濾波的離群點(diǎn)去除24-25
• 3.3.2 基于鄰域距離的離群點(diǎn)去除25-26
• 3.4 基于法矢修正的噪聲點(diǎn)去除26-29
• 3.4.1 改進(jìn)的協(xié)方差分析法27
• 3.4.2 點(diǎn)云法矢修正27-29
• 3.4.3 點(diǎn)云平滑29
• 3.5 算法流程29-30
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析30-32
• 3.7 本章小結(jié)32-33
• 第4章 一種組合的點(diǎn)云簡(jiǎn)化算法33-39
• 4.1 常用的點(diǎn)云簡(jiǎn)化方法33-35
• 4.1.1 包圍盒算法33-34
• 4.1.2 基于曲率的簡(jiǎn)化算法34-35
• 4.2 組合的點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法35-37
• 4.2.1 算法思想35-36
• 4.2.2 算法流程36-37
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析37-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 第5章 快速增量三角網(wǎng)格化39-53
• 5.1 三角網(wǎng)格化理論知識(shí)39-40
• 5.1.1 Voronoi圖39
• 5.1.2 Delaunay三角剖分39-40
• 5.2 常見(jiàn)的點(diǎn)云重建算法分析40-42
• 5.2.1 基于Delaunay三角化方法40-41
• 5.2.2 基于隱式曲面方法41
• 5.2.3 基于區(qū)域增長(zhǎng)的重建方法41
• 5.2.4 網(wǎng)格常見(jiàn)算法分析41-42
• 5.3 快速增量三角網(wǎng)格化42-49
• 5.3.1 初始三角形構(gòu)建42
• 5.3.2 候選點(diǎn)范圍確定42-44
• 5.3.3 最優(yōu)點(diǎn)選取44-49
• 5.3.4 三角網(wǎng)格化算法的步驟49
• 5.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)49-50
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析50-51
• 5.6 本章小結(jié)51-53
• 結(jié)論53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文59-61
• 致謝61

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