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三维点云模型优化系统

作　者: 刘青
导　师: 李桂清
学　校: 华南理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 三维点云 点云去噪 法向估算 上采样 尖锐特征
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 98次
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内容摘要


随着三维激光扫描仪设备的改进及普及,三维模型点云数据越来越精确,其获取越来越方便。这使得点云数据处理与重建成为近些年计算机图形学领域研究的热点之一。由于采集或校准误差,获取的点云数据往往含有许多噪点和离群点.此外,采样点的分布也极不均匀,在尖锐特征处容易出现采样过疏导致数据缺失,点的法向信息存在大量错误。由于曲面重建对这些噪声很敏感,因此鲁棒的点云数据的去噪、均匀重采样、法向估算成为高质量几何重建的基础。本文的工作主要包括:实现了一种法向估算方法;提出并实现了一种新的保持尖锐特征的上采样算法。首先,首先实现了WLOP算法的杂乱点云去噪、离群点消除、点云均匀重采样等操作,然后用传统PCA的方法估算出点云的无方向法线,再用带方向感知的法向扩散框架得到一致的法向。在此基础上,针对WLOP方法在点云尖锐特征处的法向估计不准确的问题,本文实现了一种改进的法向估算迭代算法,即各向异性的PCA(APCA)、各向异性的LOP(ALOP)算法。通过APCA优化法向,通过ALOP对优化法向后的点优化其位置,不断迭代优化得到点的精确法向和位置。该估算算法通过引入一个局部的各向异性的特征描述因子,保持了模型的尖锐特征信息。在得到无噪点、分布均匀、法向精确的点云数据后,为了弥补点云数据中采样过疏出现的数据缺失,本文实现了一种新的保持尖锐特征的上采样方法,对模型的光滑和尖锐特征地方使用统一的框架上采样,通过参数设置可以控制在尖锐特征处优先上采样,以加强突出尖锐特征,亦可通过参数控制对整个模型均匀上采样。最后,我们实现了一个实用的点云模型优化软件,并进行了大量的实验分析与测试,结果表明算法是可行的。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 研究背景和意义  9-11
    1.1.1 论文课题来源  11
  1.2 相关工作  11-12
    1.2.1 点云去噪  11-12
    1.2.2 点云法向估算  12
    1.2.3 上采样  12
  1.3 本文的工作  12-13
  1.4 内容组织  13
  1.5 本章小结  13-14
第二章 点云数据去噪及均匀化  14-24
  2.1 点云数据预处理  14
  2.2 LOP （Locally Optimal Projection）算子  14-18
    2.2.1 LOP 算子简介  14-15
    2.2.2 LOP 算子  15-18
  2.3 加权的 LOP 算子（WLOP,Weighted Locally Optimal Projection）  18-23
    2.3.1 引言  18-19
    2.3.2 WLOP 算法  19-20
    2.3.3 算法实现  20-21
    2.3.4 实验结果分析  21-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章 点云法向估算  24-35
  3.1 法向估计方法  24
  3.2 PCA（Principal Component Analysis）算法原理  24-26
    3.2.1 PCA 原理  24-26
    3.2.2 实验结果  26
  3.3 一致法向估算  26-30
    3.3.1 估算框架  26-27
    3.3.2 源点的选取  27
    3.3.3 权值计算方法  27-29
    3.3.4 纠正迭代  29
    3.3.5 实验结果  29-30
  3.4 Anisotropic PCA 算法  30-34
    3.4.1 APCA 原理  31-33
    3.4.2 算法描述  33-34
  3.5 本章小结  34-35
第四章 保持尖锐特征上采样  35-43
  4.1 上采样  35
  4.2 上采样（up-sampling）算法  35-42
    4.2.1 基点选取  35-37
    4.2.2 投影距离  37-38
    4.2.3 新点法向计算  38-39
    4.2.4 优先权计算  39-40
    4.2.5 算法描述及实验结果  40-42
  4.3 本章小结  42-43
第五章 点云模型优化系统实现  43-62
  5.1 系统描述  43-45
    5.1.1 开发环境  43-44
    5.1.2 系统框架设计  44-45
  5.2 主要数据结构及算法描述  45-54
    5.2.1 主要数据结构  45-51
    5.2.2 算法抽象类  51
    5.2.3 WLOP 算法实现  51-52
    5.2.4 上采样算法实现  52-54
  5.3 系统交互设计  54-56
  5.4 系统流程  56-59
  5.6 实验结果讨论  59-60
  5.7 算法性能分析  60-61
  5.8 本章小节  61-62
第六章 总结和展望  62-63
  6.1 本文工作总结  62
  6.2 进一步工作展望  62-63
参考文献  63-66
攻读硕士学位期间取得的研究成果  66-67
致谢  67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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