本文關(guān)鍵詞：三維重建中點云數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,基于各種獲取設(shè)備生成逼真的三維數(shù)字化模型已成為獲取物體表面信息的主要手段之一,在計算機圖形學(xué)、計算機視覺、測量學(xué)、機器人學(xué)、考古學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。獲取設(shè)備采集到的原始數(shù)據(jù)通常以三維點云表示,由于其簡潔性和靈活性,逐漸成為各類研究和工程應(yīng)用中常見的處理對象。利用三維數(shù)字化設(shè)備對已有實物進行掃描獲取表面三維點云數(shù)據(jù),并對采集到的點云進行分析處理,進而進行準確、快速的三維重建,是當(dāng)前三維數(shù)字可視化處理技術(shù)的關(guān)鍵問題。三維點云信息處理技術(shù)已成為當(dāng)前應(yīng)用的瓶頸,發(fā)展三維點云數(shù)據(jù)處理理論及方法已成為目前學(xué)術(shù)界研究的焦點。本文對重建過程中點云數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)進行了深入研究,主要包括點云的去噪、配準以及網(wǎng)格重建等技術(shù),具體研究工作總結(jié)如下。首先,為了提高點云的質(zhì)量,在消除離群點和噪聲點產(chǎn)生不利影響的同時,保留物體表面的尖銳特征,提出一種基于法矢修正的點云去噪平滑算法。使用統(tǒng)計分析技術(shù)去除離群點,通過加權(quán)協(xié)方差分析法進行初始法向量和曲率估計,采用自適應(yīng)動態(tài)鄰域?qū)⒔忺c限制在法矢相近區(qū)域,進而在三邊濾波因子修正法矢量的基礎(chǔ)上,三邊平滑降噪點的位置。實驗結(jié)果表明,該算法不僅能夠有效去除點云模型中的大噪聲點(離群點),而且在對小噪聲平滑的同時保持了點云模型的尖銳及邊緣特征,去噪效果良好。其次,針對隨機采樣一致性(RANSAC)方法窮舉對應(yīng)關(guān)系導(dǎo)致多次重復(fù)計算的缺陷,結(jié)合特征描述的方法,提出一種基于關(guān)鍵點描述的RANSAC初始配準方法。通過3DSIFT提取關(guān)鍵點縮小選點范圍,魯棒的FPFH描述子替代歐式距離進行有效對應(yīng)關(guān)系查找,縮小樣本集以及設(shè)定最小距離閾值提高查找最優(yōu)變換的效率,最終縮短兩片點云間的距離。實驗結(jié)果表明,該算法有效提高了配準的準確性和穩(wěn)定性,為下一步精確配準提供了良好的初值。再次,針對傳統(tǒng)迭代最近點(ICP)算法迭代速度慢、錯誤匹配點對多、耗時長的問題,提出一種基于鄰域特征的ICP點云精確配準方法。采用均勻采樣和特征空間采樣相結(jié)合的方式快速提取參與匹配的特征點,通過新的對應(yīng)點搜索方法,提高配準的精度,并加入鄰域特征降低誤配的可能性,加速最近點的迭代收斂。實驗結(jié)果表明,該方法提高了配準的精度和速度,克服了ICP算法計算量大耗時長的問題,具有更高的可靠性和穩(wěn)定性。最后,為了能夠快速地由大噪聲重疊點云生成三角網(wǎng)格曲面,提出一種針對大噪聲重疊點云的快速網(wǎng)格重建算法。采用改進降采樣方法去除冗余,得到均勻采樣的點云表面,通過移動最小二乘法(MLS)獲取更魯棒表面法線的同時,得到較光滑的流形表面,在此基礎(chǔ)上采用多準則局部投影三角化算法快速完成點云的網(wǎng)格重建。實驗結(jié)果表明,該算法顯著提高了曲面重建的速度,另外,采用的降采樣和MLS平滑策略有效提高了算法處理噪聲點云的能力。
【關(guān)鍵詞】：三維重建 點云處理 三邊濾波 RANSAC ICP配準 網(wǎng)格重建
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-26
• 1.1 研究背景與意義12-15
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 應(yīng)用領(lǐng)域13-14
• 1.1.3 研究意義14-15
• 1.2 點云處理技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-23
• 1.2.1 點云去噪平滑技術(shù)15-17
• 1.2.2 點云初始配準技術(shù)17-19
• 1.2.3 點云精確配準技術(shù)19-21
• 1.2.4 點云曲面重建技術(shù)21-23
• 1.3 本文研究內(nèi)容23-24
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)24-26
• 第2章 點云獲取及鄰域特征估算26-37
• 2.1 引言26
• 2.2 點云獲取技術(shù)26-28
• 2.3 點云數(shù)據(jù)的鄰域28-31
• 2.3.1 鄰域的劃分方法28-30
• 2.3.2 基于kd-tree的鄰域查找30-31
• 2.4 點云幾何屬性估算方法分析31-35
• 2.4.1 法向量估計分析31-34
• 2.4.2 曲率估計分析34-35
• 2.5 獲取設(shè)備及實驗環(huán)境35-36
• 2.5.1 點云獲取設(shè)備35
• 2.5.2 實驗環(huán)境35-36
• 2.6 本章小結(jié)36-37
• 第3章 基于法矢修正的點云去噪平滑算法37-50
• 3.1 引言37
• 3.2 研究目標(biāo)和思路37-38
• 3.3 基于法矢修正的點云去噪平滑算法38-46
• 3.3.1 離群點濾除38-40
• 3.3.2 初始法向量估計40-42
• 3.3.3 基于三邊濾波的法矢修正42-44
• 3.3.4 三邊平滑采樣點位置44-45
• 3.3.5 算法流程45-46
• 3.4 實驗結(jié)果及分析46-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第4章 基于關(guān)鍵點描述的RANSAC初始配準方法50-68
• 4.1 引言50-51
• 4.2 幾何特征描述子分析51-55
• 4.2.1 旋轉(zhuǎn)圖像51
• 4.2.23D形狀內(nèi)容51-52
• 4.2.3 點特征直方圖52-53
• 4.2.4 快速點特征直方圖53-55
• 4.2.5 高維特征描述子的分析與比較55
• 4.3 隨機采樣一致性算法55-56
• 4.4 基于關(guān)鍵點描述的RANSAC初始配準方法56-64
• 4.4.1 尺度不變特征轉(zhuǎn)換關(guān)鍵點提取算法57-60
• 4.4.2 基于FPFH特征描述的對應(yīng)點查找方法60-62
• 4.4.3 隨機采樣一致性樣本集的優(yōu)化62
• 4.4.4 算法整體流程描述62-64
• 4.5 實驗結(jié)果與分析64-67
• 4.6 本章小結(jié)67-68
• 第5章 基于鄰域特征的精確配準算法68-82
• 5.1 引言68
• 5.2 ICP精細配準68-71
• 5.2.1 ICP算法的提出68-70
• 5.2.2 ICP算法發(fā)展及分析70-71
• 5.3 基于鄰域特征的ICP精確配準算法71-77
• 5.3.1 提取特征點72-73
• 5.3.2 搜索對應(yīng)點73-74
• 5.3.3 篩選對應(yīng)點對74-75
• 5.3.4 SVD求解剛體變換75-76
• 5.3.5 算法步驟76-77
• 5.4 實驗結(jié)果及分析77-81
• 5.5 本章小結(jié)81-82
• 第6章 大噪聲重疊點云的三角網(wǎng)格表面重建算法82-96
• 6.1 引言82-83
• 6.2 算法思想83
• 6.3 預(yù)處理過程83-88
• 6.3.1 降采樣去除冗余84-85
• 6.3.2 移動最小二乘光滑85-88
• 6.4 多準則局部投影三角化88-92
• 6.4.1 局部投影三角化原理89
• 6.4.2 多準則鄰域篩選89-91
• 6.4.3 多準則投影三角化算法描述91-92
• 6.5 實驗結(jié)果及分析92-95
• 6.6 本章小結(jié)95-96
• 結(jié)論96-98
• 參考文獻98-107
• 讀博士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果107-109
• 致謝109-110
• 作者簡介110

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：三維重建中點云數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：373456