發(fā)布時間：2022-04-23 17:59

　　點云數(shù)據(jù)是通過三維掃描儀對現(xiàn)實世界的真實物體表面采樣得到的三維坐標信息,隨著三維激光掃描儀的應用,越來越多的點云數(shù)據(jù)可以獲得到,由于其靈活的獲取方式、簡單的模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),三維的點云數(shù)據(jù)成為常用的幾何模型的表示方法。其中點云法向量是點云數(shù)據(jù)最重要的幾何屬性,準確的法向量估計可廣泛應用在曲面重建、點云渲染、點云分割上。然而在掃描儀獲取數(shù)據(jù)的時候,受設(shè)備本身的物理限制及被掃描物體會有外界等因素影響,獲得的點云數(shù)據(jù)常伴有噪聲、不均勻采樣、數(shù)據(jù)缺失等問題,能夠高效、魯棒且能能夠很好的保持尖銳特的點云法向量估計是需要重要解決的。許多法向估計的算法在特征點進行法向估計構(gòu)造的鄰域常包含兩個及以上的光滑曲面所構(gòu)成,位于不同曲面的點參與當前點的法向估計會有較大的誤差,本文提出了一種基于鄰域分割的法向估計算法,在特征點的周圍構(gòu)造各向異性的鄰域,且該鄰域的中心是偏離當前點,這樣構(gòu)造的鄰域不僅可以真實反應當前點的鄰域信息,而且能夠很好的保持尖銳特征,具體設(shè)計了兩種具體的鄰域分割技術(shù):邊點鄰域分割和角點鄰域分割。提出了改進的點對一致性投票的方法,在之前的投票函數(shù)上增加了新的交叉熵權(quán)重,提出的新的投票函數(shù)平衡了點到... 

【文章頁數(shù)】：47 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀及存在的問題
    1.3 本文的主要工作
    1.4 論文的章節(jié)安排
2 預備知識
    2.1 點云法向量
    2.2 最小二乘法法向量估計
    2.3 法向量重定向
    2.4 點云特征點提取
3 基于鄰域重構(gòu)的法向量估計算法
    3.1 候選特征點的選擇
    3.2 候選特征點的鄰域構(gòu)造
        3.2.1 鄰域選擇的標準
        3.2.2 針對邊點的方向約束鄰域構(gòu)造
        3.2.3 針對角點的自適應鄰域構(gòu)造
    3.3 法向量估計
    3.4 實驗結(jié)果
        3.4.1 尖銳特征保持上的比較
        3.4.2 對噪聲和采樣密度魯棒性的比較
4 改進的點對一致性投票的法向量估計算法
    4.1 選特征點的選擇
    4.2 現(xiàn)有的點云投票算法
    4.3 改進的點對一致性投票的法向量估計
    4.4 點對一致性投票的多法向量估計
    4.5 實驗參數(shù)
    4.6 實驗結(jié)果
        4.6.1 對帶有細節(jié)模型的比較
        4.6.2 對噪聲、非均勻采樣魯棒性的比較
        4.6.3 對尖銳特征保持上的比較
    4.7 點云特征點提取
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]特征提取的點云自適應精簡[J]. 劉迎,王朝陽,高楠,張宗華.  光學精密工程. 2017(01)
[2]三維點云法向量估計綜述[J]. 李寶,程志全,黨崗,金士堯.  計算機工程與應用. 2010(23)
[3]基于Prewitt算法的圖像分割法及其應用[J]. 鮑官軍,計時鳴,張利,沈建冰.  計算機工程與設(shè)計. 2003(03)

碩士論文
[1]點云法向估計與匹配技術(shù)的研究[D]. 陳赫.大連理工大學 2018
[2]點云的特征線提取算法研究及應用[D]. 賀彤.中北大學 2018
[3]三維點云法向量估計方法研究[D]. 劉正.華北電力大學 2015
[4]激光雷達點云特征分析與數(shù)據(jù)分割[D]. 李恒星.西安電子科技大學 2014



本文編號：3647697