點(diǎn)云即空間中大量點(diǎn)的集合,隨著各種掃描工具的出現(xiàn),我們可以越來越輕松地獲取身邊物體的點(diǎn)云信息。無論是從簡單的攝像測量原理得到的低精度點(diǎn)云,還是從精密的激光雷達(dá)獲得的高精度點(diǎn)云,都普遍存在點(diǎn)分布質(zhì)量不高的問題。主要存在的問題有:受到觀測點(diǎn)和測量面之間空間關(guān)系,導(dǎo)致點(diǎn)分布不均;受到動態(tài)物體的干擾,致使噪點(diǎn)的出現(xiàn);受到遮擋物的掩蓋,靜態(tài)測量工具無法測量完整的物體,從而出現(xiàn)空洞等。怎樣從有缺陷的大量點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提煉出最有效的、最有代表性的數(shù)據(jù)一直是點(diǎn)云初步處理中的重點(diǎn)和難點(diǎn),進(jìn)一步的研究和應(yīng)用同時也期望著高質(zhì)量的點(diǎn)云輸入,例如:3D物體重建、逆向工程和有限元分析等。面對種種需求和挑戰(zhàn),就催生了本文的研究:本文的工作主要就是從一個已知的密集點(diǎn)云出發(fā),用較少數(shù)量的稀疏點(diǎn)云來逼近這個密集點(diǎn)云所要表達(dá)的曲面。本文提出了一種新穎的點(diǎn)云重采樣方法,能對一個較為光滑的輸入點(diǎn)云進(jìn)行重采樣,本文的主要理論貢獻(xiàn)是將網(wǎng)格上的重心Voronoi剖分(centroidal Voronoi tessellation)擴(kuò)展到點(diǎn)云的重采樣上來。首先,根據(jù)輸入點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行一次初步的隨機(jī)采樣,然后計算每一個采樣點(diǎn)的局部最佳估計曲面,...

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 概述
    1.2 相關(guān)工作
        1.2.1 點(diǎn)云獲取
        1.2.2 點(diǎn)云重采樣技術(shù)
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 背景知識介紹
    2.1 Voronoi圖
        2.1.1 受限Voronoi圖
        2.1.2 重心Voronoi剖分
        2.1.3 Voronoi圖的構(gòu)造
    2.2 本章小結(jié)
第三章 基于重心Voronoi剖分方法的高質(zhì)量點(diǎn)云重采樣
    3.1 點(diǎn)云重采樣算法流程
    3.2 點(diǎn)云初采樣
    3.3 局部估計網(wǎng)格
        3.3.1 最近鄰查找
        3.3.2 局部最佳估計曲面
        3.3.3 生成離散網(wǎng)格
    3.4 RVD的計算
    3.5 優(yōu)化
        3.5.1 Lloyd方法
        3.5.2 擬牛頓法
    3.6 投影
    3.7 點(diǎn)云二次初采樣
    3.8 本章小結(jié)
第四章 實(shí)驗結(jié)果
    4.1 均勻重采樣
    4.2 帶權(quán)輸出
    4.3 各向異性輸出
    4.4 帶有邊界的模型處理
    4.5 補(bǔ)洞
    4.6 點(diǎn)云去噪
    4.7 應(yīng)用:點(diǎn)云重構(gòu)網(wǎng)格模型
    4.8 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論及研究展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
碩士期間發(fā)表文章目錄
致謝



本文編號：4019520