基于N阶完全图的高效岩体点云配准方法研究
发布时间:2022-07-07 14:07
随着计算机技术的发展,利用数值模拟技术指导大型岩石工程的决策和设计成为现代工程建设中不可分割的部分,而如何获取完整的岩体表面点云信息以构建真实工程场景则是其中基础性工作。由于当前表面点云扫描仪器视场、扫描距离及扫描场景等限制,对目标岩体表面信息的获取不能通过一次扫描获得,需要从多个角度对同一岩体进行多次扫描。而将这些获取到的多个视角的点云数据融合到统一的坐标系下以实现完整对象的构建,则是点云配准的主要工作。由此可见点云配准是岩体三维重建中的基础,其效率和精度直接影响着整个三维重建过程的效率和质量。作为计算机视觉的基础课题,在过去的二三十年里,点云配准研究取得了大量的成果。这些成果分别从不同的角度,针对不同应用场景,给出了相应的解决方法。然而,相对于一般点云来说,岩体点云具有数据量大、尺度大、分辨率高、表面复杂等特点。这些特点综合起来,使得现有的一般性配准算法不能很好地适用于岩体点云配准中。通过对岩体点云特点及现有算法进行研究与分析,本文提出一种基于N阶完全图的高效岩体点云配准方法。该方法利用点邻域统计信息和局部几何信息解决了岩体点云配准的难题,获得了高精度、高效率的配准结果。本文的主要...
【文章页数】:69 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于迭代最优化的配准算法及其衍生算法
1.2.2 基于对应特征点的配准算法
1.2.3 其他配准方法
1.3 本文研究内容及文章结构
第二章 典型点云配准方法比较与分析
2.1 典型的配准方法
2.1.1 引入稀疏诱导范数的最近点迭代方法
2.1.2 全局优化的最近点迭代方法
2.1.3 基于线段比例不变性的方法
2.2 典型算法实验比较
2.2.1 初始位置影响
2.2.2 噪声条件的影响
2.2.3 覆盖条件的影响
2.3 本章小结
第三章 基于N阶完全图的高效岩体点云配准方法
3.1 方法原理及框架
3.2 高斯曲率的计算及配准兴趣点滤出
3.2.1 高斯曲率的计算
3.2.2 配准兴趣点的滤出
3.3 配准兴趣点聚类
3.4 特征描述子创建
3.5 特征描述子匹配
3.6 转换矩阵计算
3.7 本章小结
第四章 实验结果与分析
4.1 实验环境及评价标准
4.2 不同条件下的实验
4.2.1 任意初始位置及离群点
4.2.2 不同噪声情况
4.2.3 不同点云密度
4.2.4 不同重叠率
4.2.5 对比实验
4.3 配准效率分析
4.4 实际工程数据配准效果
4.5 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 论文工作的总结
5.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与科研成果
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的点云配准方法[J]. 舒程珣,何云涛,孙庆科. 激光与光电子学进展. 2017(03)
[2]基于平移域估计的点云全局配准算法[J]. 杨滨华,赵高鹏,刘鲁江,薄煜明. 计算机应用. 2016(06)
[3]基于Sparse ICP的三维点云耳廓识别[J]. 王森,王璐,洪靖惠,李思慧,孙晓鹏. 图学学报. 2015(06)
[4]地面三维激光扫描仪应用综述[J]. 徐进军,余明辉,郑炎兵. 工程勘察. 2008(12)
[5]基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取[J]. 马骊溟,徐毅,李泽湘. 系统仿真学报. 2008(09)
[6]ICP算法在点云配准中的应用[J]. 戴静兰,陈志杨,叶修梓. 中国图象图形学报. 2007(03)
[7]反求工程中过渡曲面特征提取算法研究[J]. 吕震,柯映林,孙庆,王军文,黄小平. 计算机集成制造系统-CIMS. 2003(02)
博士论文
[1]点云数据配准及曲面细分技术研究[D]. 薛耀红.吉林大学 2010
本文编号:3656558
【文章页数】:69 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于迭代最优化的配准算法及其衍生算法
1.2.2 基于对应特征点的配准算法
1.2.3 其他配准方法
1.3 本文研究内容及文章结构
第二章 典型点云配准方法比较与分析
2.1 典型的配准方法
2.1.1 引入稀疏诱导范数的最近点迭代方法
2.1.2 全局优化的最近点迭代方法
2.1.3 基于线段比例不变性的方法
2.2 典型算法实验比较
2.2.1 初始位置影响
2.2.2 噪声条件的影响
2.2.3 覆盖条件的影响
2.3 本章小结
第三章 基于N阶完全图的高效岩体点云配准方法
3.1 方法原理及框架
3.2 高斯曲率的计算及配准兴趣点滤出
3.2.1 高斯曲率的计算
3.2.2 配准兴趣点的滤出
3.3 配准兴趣点聚类
3.4 特征描述子创建
3.5 特征描述子匹配
3.6 转换矩阵计算
3.7 本章小结
第四章 实验结果与分析
4.1 实验环境及评价标准
4.2 不同条件下的实验
4.2.1 任意初始位置及离群点
4.2.2 不同噪声情况
4.2.3 不同点云密度
4.2.4 不同重叠率
4.2.5 对比实验
4.3 配准效率分析
4.4 实际工程数据配准效果
4.5 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 论文工作的总结
5.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与科研成果
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的点云配准方法[J]. 舒程珣,何云涛,孙庆科. 激光与光电子学进展. 2017(03)
[2]基于平移域估计的点云全局配准算法[J]. 杨滨华,赵高鹏,刘鲁江,薄煜明. 计算机应用. 2016(06)
[3]基于Sparse ICP的三维点云耳廓识别[J]. 王森,王璐,洪靖惠,李思慧,孙晓鹏. 图学学报. 2015(06)
[4]地面三维激光扫描仪应用综述[J]. 徐进军,余明辉,郑炎兵. 工程勘察. 2008(12)
[5]基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取[J]. 马骊溟,徐毅,李泽湘. 系统仿真学报. 2008(09)
[6]ICP算法在点云配准中的应用[J]. 戴静兰,陈志杨,叶修梓. 中国图象图形学报. 2007(03)
[7]反求工程中过渡曲面特征提取算法研究[J]. 吕震,柯映林,孙庆,王军文,黄小平. 计算机集成制造系统-CIMS. 2003(02)
博士论文
[1]点云数据配准及曲面细分技术研究[D]. 薛耀红.吉林大学 2010
本文编号:3656558
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/chengjian/3656558.html