提出了一种特征保持的三维点云光顺去噪算法。首先对点云模型构造 kd 树结构,计算采样点的k邻域,然后把点云模型的局部几何信息,包括邻域点间距离、法向夹角、曲率等作为特征参数,根据其特征性强弱将采样点沿法向方向移动不同距离来实现点云去噪。实验结果表明,算法既能有效去除噪声,又能很好地保留原始模型的特征信息。“十一五暠国家科技支撑计划资助项目中文核心期刊要目总览(PKU)中国科技核心期刊(ISTIC)中国科学引文数据库(CSCD)0111498-150
针对采用视觉测量方式得到的点云数据特点,提出了基于动力学数值仿真的网格曲面逼近方法。依据曲面曲率变化特性,该方法可对点云数据进行自适应压缩,并能显著提高逼近网格的品质,从而实现了点云数据的精确曲面重构...
三维点云是一种应用领域广泛的新型媒体数据。在获取三维点云的过程中,由遮挡(即激光雷达在扫描目标的过程中被其它目标遮挡)产生的数据缺失是点云数据的主要质量问题之一。传统测绘方法采用人工多站扫描的方式来解...
車載光達系統於衛星訊號受到遮蔽時,由於慣性導航系統獨立估算載具位置與姿態之誤差將隨時間累積,使得點雲資料之誤差行為不僅具有累積性也與訊號遮蔽時段有關,因此須對點雲進行自適應分段改正。本研究採用路面標線...
提出了一种特征保持的散乱点集光顺算法。首先,搜索点的k最近邻域,计算出点的Delaunay邻域。然后通过考查点及其二阶邻域之间的几何关系,设计出一种带有抑制函数的双边滤波器,用于噪声点集模型的光顺。实...
在采用计算机视觉法获取物体三维重建数据的过程中,为了得到较完整的模型信息,所测得的曲面点通常带有大量冗余,而这些冗余数据的存在大大增加了曲面重建的难度。在此背景下,我们针对散乱无序、无任何几何拓扑信息...
为提高点云的配准精度,解决单一特征导致迭代最近点(ICP)算法在噪声干扰、数据缺失情况下鲁棒性差的问题,提出一种基于邻域表面形变信息加权的点云配准方法。首先为简化点的邻域信息提出以邻近点数量为约束的邻...
为解决噪声干扰、数据丢失情况下迭代最近点算法的鲁棒性差、配准精度低等问题,提出一种基于邻域特征点提取和匹配的点云配准方法.首先定义一个由点的k邻域曲率、点与邻近点的法向量内积均值以及邻近点与邻域拟合平...
在光学非接触三维测量中,复杂对象的重构需要多组测量数据的配准.最近点迭代(ICP)算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种经典的数学方法,为了获得更好的配准结果,在ICP算法的基础之上,提出了结...
针对常用的平面拟合方法在点云数据存在误差或异常值时产生拟合不稳定的现象,提出了结合最小二乘法的随机抽取一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法.该方法先用RA...
相对运动和干扰条件下图像特征点的稳定性是光电信息领域的一个突出问题。本文研究了在摄像机与场景之间做高速相向运动情况下的特征稳定性问题。本文详细分析了相向运动造成模糊的机理,然后通过实验分析了该运动模糊...
平滑方法是全局优化的一种启发式方法,在分子构像优化问题中得到大量应用.扩散方程法和邻域平均法是平滑方法的两种实现方式.在一维情况下给出了邻域平均法的性质,通过数值实验比较了两种方法的性能.对类似Gri...
机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。针对大尺度真实场景点云数据分割精度低的问题,提出了一种适用于点云数据语义分割的...
为了实现对红外焦平面阵列(IRFPA)获取图像的实时高精度非均匀校正,提出了一种基于多点标定的自适应非均匀性校正算法,该算法假定在环境温度变化时,校正后输出图像数据的差值与已标定的数据存在线性关系,对...
由于激光测量得到的航天发动机舱段点云中通常包含噪声,为提高后续路径规划中模型的精确度,提出一种针对噪声的点云去噪算法。首先,根据张量投票算法,通过点的张量矩阵得到扩散张量;其次,通过扩散张量设计各向异...
仮想空間上に実空間の建造物をモデリングする手段として,建造物の形状を表す複数の測定点群を,自動的に配置する位置合わせ手法がある.点群位置 合わせ手法は,点ベースの手法と特徴量ベースの手法に分類される....
针对采用视觉测量方式得到的点云数据特点,提出了基于动力学数值仿真的网格曲面逼近方法。依据曲面曲率变化特性,该方法可对点云数据进行自适应压缩,并能显著提高逼近网格的品质,从而实现了点云数据的精确曲面重构...
三维点云是一种应用领域广泛的新型媒体数据。在获取三维点云的过程中,由遮挡(即激光雷达在扫描目标的过程中被其它目标遮挡)产生的数据缺失是点云数据的主要质量问题之一。传统测绘方法采用人工多站扫描的方式来解...
車載光達系統於衛星訊號受到遮蔽時,由於慣性導航系統獨立估算載具位置與姿態之誤差將隨時間累積,使得點雲資料之誤差行為不僅具有累積性也與訊號遮蔽時段有關,因此須對點雲進行自適應分段改正。本研究採用路面標線...
提出了一种特征保持的散乱点集光顺算法。首先,搜索点的k最近邻域,计算出点的Delaunay邻域。然后通过考查点及其二阶邻域之间的几何关系,设计出一种带有抑制函数的双边滤波器,用于噪声点集模型的光顺。实...
在采用计算机视觉法获取物体三维重建数据的过程中,为了得到较完整的模型信息,所测得的曲面点通常带有大量冗余,而这些冗余数据的存在大大增加了曲面重建的难度。在此背景下,我们针对散乱无序、无任何几何拓扑信息...
为提高点云的配准精度,解决单一特征导致迭代最近点(ICP)算法在噪声干扰、数据缺失情况下鲁棒性差的问题,提出一种基于邻域表面形变信息加权的点云配准方法。首先为简化点的邻域信息提出以邻近点数量为约束的邻...
为解决噪声干扰、数据丢失情况下迭代最近点算法的鲁棒性差、配准精度低等问题,提出一种基于邻域特征点提取和匹配的点云配准方法.首先定义一个由点的k邻域曲率、点与邻近点的法向量内积均值以及邻近点与邻域拟合平...
在光学非接触三维测量中,复杂对象的重构需要多组测量数据的配准.最近点迭代(ICP)算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种经典的数学方法,为了获得更好的配准结果,在ICP算法的基础之上,提出了结...
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平滑方法是全局优化的一种启发式方法,在分子构像优化问题中得到大量应用.扩散方程法和邻域平均法是平滑方法的两种实现方式.在一维情况下给出了邻域平均法的性质,通过数值实验比较了两种方法的性能.对类似Gri...
机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。针对大尺度真实场景点云数据分割精度低的问题,提出了一种适用于点云数据语义分割的...
为了实现对红外焦平面阵列(IRFPA)获取图像的实时高精度非均匀校正,提出了一种基于多点标定的自适应非均匀性校正算法,该算法假定在环境温度变化时,校正后输出图像数据的差值与已标定的数据存在线性关系,对...
由于激光测量得到的航天发动机舱段点云中通常包含噪声,为提高后续路径规划中模型的精确度,提出一种针对噪声的点云去噪算法。首先,根据张量投票算法,通过点的张量矩阵得到扩散张量;其次,通过扩散张量设计各向异...
仮想空間上に実空間の建造物をモデリングする手段として,建造物の形状を表す複数の測定点群を,自動的に配置する位置合わせ手法がある.点群位置 合わせ手法は,点ベースの手法と特徴量ベースの手法に分類される....
针对采用视觉测量方式得到的点云数据特点,提出了基于动力学数值仿真的网格曲面逼近方法。依据曲面曲率变化特性,该方法可对点云数据进行自适应压缩,并能显著提高逼近网格的品质,从而实现了点云数据的精确曲面重构...
三维点云是一种应用领域广泛的新型媒体数据。在获取三维点云的过程中,由遮挡(即激光雷达在扫描目标的过程中被其它目标遮挡)产生的数据缺失是点云数据的主要质量问题之一。传统测绘方法采用人工多站扫描的方式来解...
車載光達系統於衛星訊號受到遮蔽時,由於慣性導航系統獨立估算載具位置與姿態之誤差將隨時間累積,使得點雲資料之誤差行為不僅具有累積性也與訊號遮蔽時段有關,因此須對點雲進行自適應分段改正。本研究採用路面標線...