基于點(diǎn)云的曲面建模技術(shù)在智慧城市、虛擬現(xiàn)實(shí)和逆向工程等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用,但建模過程仍存在很多困難,表現(xiàn)在點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在大量的噪聲,噪聲數(shù)據(jù)會(huì)影響點(diǎn)云局部特征的計(jì)算結(jié)果;海量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)會(huì)影響曲面重建的效率;點(diǎn)云之間缺乏拓?fù)湫畔⒑兔黠@的邊界特征,而且物體表面曲率變化大,無法通過提取特征線的方法構(gòu)建三維模型。本文以復(fù)雜曲面物體的點(diǎn)云數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,研究其建模過程中的關(guān)鍵技術(shù)。針對(duì)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在的大尺度噪聲,研究基于統(tǒng)計(jì)分析的去噪方法。并針對(duì)均勻網(wǎng)格算法在簡(jiǎn)化點(diǎn)云時(shí)造成主體點(diǎn)云細(xì)節(jié)丟失的局限性,提出一種基于曲率特征約束的點(diǎn)云精簡(jiǎn)法。采用局部曲面擬合法計(jì)算點(diǎn)云的曲率,設(shè)置曲率閾值將點(diǎn)云劃分為平坦區(qū)和陡峭區(qū),在此基礎(chǔ)上采用均勻網(wǎng)格法進(jìn)行精簡(jiǎn)。針對(duì)傳統(tǒng)ICP算法依賴較好的初始位置的局限性,研究基于法線特征的粗配準(zhǔn)方法,首先采用局部表面擬合法估計(jì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的法線,在此基礎(chǔ)上計(jì)算點(diǎn)云的FPFH特征,然后采用隨機(jī)采樣一致性算法進(jìn)行點(diǎn)云初始配準(zhǔn)。最后通過建立KD-Tree加快對(duì)應(yīng)點(diǎn)的搜索效率,并設(shè)定法向量閾值去除錯(cuò)誤對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)ICP算法進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)點(diǎn)云網(wǎng)格重建過程中自動(dòng)化程度低、精度差的問題,研究基于C... 

【文章來源】：山東科技大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１曲面建模在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｈｅ?ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｃｕｒｖｅｄ?ｓｕｒｆａｃｅ?ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?ｉｎ?ｖａｒｉｏｕｓ?ｆｉｅｌｄｓ??

圖１．２本文技術(shù)路線??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??本文圍繞復(fù)雜曲面點(diǎn)云重建中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研宄，具體章節(jié)安排如下：??第一章：緒論。本章首先介紹了基于點(diǎn)云的曲面重建技術(shù)在眾多領(lǐng)域中用前景。其次，在廣泛閱讀國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，總結(jié)并分析了點(diǎn)云配準(zhǔn)面重建的國(guó)內(nèi)外研宄現(xiàn)狀。最后，針對(duì)曲面重建過程中存在的問題提出本主要研宄內(nèi)容。??第二章：點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取與處理基礎(chǔ)理論。本章對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取方式及進(jìn)行研究，重點(diǎn)介紹了三維激光掃描技術(shù)，著重分析了該技術(shù)的測(cè)距原理特點(diǎn)。最后介紹散亂點(diǎn)云去噪的傳統(tǒng)方法、經(jīng)典ＩＣＰ配準(zhǔn)算法和點(diǎn)云曲面軟件?Ｇｅｏｍａｇｉｃ?Ｓｔｕｄｉｏ。??第三章：點(diǎn)云去噪與精簡(jiǎn)方法研究。首先針對(duì)點(diǎn)云中存在的大尺度噪聲，??用基于統(tǒng)計(jì)分析的點(diǎn)云去噪方法，討論在不同閾值條件下的去噪效果。然

針對(duì)不同的應(yīng)用領(lǐng)域和不同的需求，三維數(shù)據(jù)獲取的方式也有比較大的區(qū)別，??并且依據(jù)不同的數(shù)據(jù)源，建模方法也存在差別ｔｗ。本節(jié)內(nèi)容將依據(jù)不同的分類??標(biāo)準(zhǔn)，將三維數(shù)據(jù)的獲取方式進(jìn)行簡(jiǎn)要的總結(jié)，其具體分類如圖２．１所示。??三維數(shù)據(jù)獲取方式????Ｉ?」????Ｉ?￣￣?￣１???測(cè)頭結(jié)構(gòu)原理｜?｜測(cè)量工作原理??Ｉ?１?｜???「■?■?????Ｉ???Ｉ????Ｉ???接觸式｜?｜非接觸式｜?｜主動(dòng)測(cè)距｜?｜被動(dòng)測(cè)距??Ｉ?１?＾１?Ｉ?１?￣￣ｌ?Ｉ?１?＜?＊?￣１??Ｉ?＾?ｍ?＾?脈、激干晉?ｆ??層盍械?Ｊ?孟光?沖光涉?罵?２．??析?《?測(cè)?Ｓ?￡?干?測(cè)三測(cè)?孟?茲??＠?Ｉ?｜?Ｉ?Ｉ?涉?１１１?Ｍ?Ｉｔ??機(jī)胃?＆?＃?覺覺??圖２．１三維數(shù)據(jù)獲取方式分類??Ｆｉｇ．２．１?Ｔｈｅ?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?３Ｄ?ｄａｔａ?ｃａｐｔｕｒｅｄ?ｍｅｔｈｏｄ??依據(jù)測(cè)量設(shè)備測(cè)頭結(jié)構(gòu)原理的不同，可以將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取方式分為??接觸法和非接觸法兩大類［５２］。接觸法的測(cè)量原理是利用儀器自身的探針去依次??接觸被測(cè)目標(biāo)，該探針可以進(jìn)行精確定位。隨著傳感器技術(shù)和探頭的發(fā)展，接??觸式測(cè)量法可以依據(jù)需求測(cè)量特定區(qū)域的信息，從而減小了龐大的數(shù)據(jù)量，而??且精度可以達(dá)到微米量級(jí)［５３］，但由于其接觸式測(cè)量的特點(diǎn)使得測(cè)量效率極低。??而非接觸法則可以避免由于接觸物體造成的測(cè)量誤差和效率低等問題

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于機(jī)載LiDAR和傾斜攝影的城市建筑物三維建模[D]. 向云飛.成都理工大學(xué) 2016
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