点云数据处理系统设计与实现

发布时间：2017-10-21 14:02

  本文关键词：点云数据处理系统设计与实现

  更多相关文章： 三维点云 数据处理 滤波 配准 分割 三角化

【摘要】：随着三维激光扫描技术的日臻成熟并被逐步应用于三维重建工作,三维激光点云正成为重建工作中的重要基础数据。三维重建工作中的核心内容是点云数据处理,参考海内外现有的先进技术,自主研发设计点云数据处理系统具有非常重要的意义。本课题在开源的PCL(Point Cloud Library)点云库和图形用户界面应用程序开发框架Qt的基础上,通过C++面向对象编程技术,设计了一个三维点云数据处理系统,完成了点云数据的主要操作功能的实现。论文首先介绍了本系统的总体设计、数据处理流程以及PCL点云库的基础知识;然后详细介绍了PCL点云库的filter模块、registration模块、segmentation模块以及surface模块的实现过程;最后,通过多个三维点云实例验证软件的精度和效率。本系统实现了点云数据的导入和可视化显示;根据统计分析、体素栅格等技术对点云进行去噪处理;利用ICP算法对点云进行拼接配准处理;在随机采样一致性、聚类分割算法的基础上分割点云;三角网格化点云数据等操作。
【关键词】：三维点云 数据处理 滤波 配准 分割 三角化
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P225.2
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 点云数据处理10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 论文的主要内容和组织结构12-14
• 2 基于PCL的点云数据处理系统框架设计14-24
• 2.1 系统的功能设计14-15
• 2.2 开发平台15
• 2.2.1 图形界面应用程序开发框架Qt15
• 2.2.2 三维点云数据处理库PCL15
• 2.2.3 开发过程中遇到的关键问题15
• 2.3 软件的数据处理流程15-16
• 2.4 PCL点云数据处理库16-24
• 2.4.1 PCL的概念及发展历程16-18
• 2.4.2 PCL库的数据结构18-21
• 2.4.3 PCL的I/O模块21-22
• 2.4.4 PCD文件格式22-24
• 3 点云滤波与配准拼接24-38
• 3.1 几种滤波算法24-26
• 3.1.1 有序点云数据滤波24
• 3.1.2 散乱点云数据滤波24-26
• 3.2 特征描述理论介绍26-27
• 3.2.1 点云下采样26
• 3.2.2 点特征直方图（Point Feature Histograms）算法26-27
• 3.2.3 快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms）算法27
• 3.3 点云配准算法27-33
• 3.3.1 刚性配准27-28
• 3.3.2 ICP配准28-29
• 3.3.3 PCL中与配准相关的类29-33
• 3.4 点云数据处理系统滤波与配准功能的实现33-38
• 3.4.1 滤波功能的实现33-35
• 3.4.2 配准功能的实现35-38
• 4 点云分割与曲面重建38-50
• 4.1 点云分割38-42
• 4.1.1 点云分割的定义和目的38-39
• 4.1.2 基于几何特征的点云分割方法39-40
• 4.1.3 PCL中与分割相关的类40-42
• 4.2 曲面重建42-46
• 4.2.1 曲面重建的一般过程42-43
• 4.2.2 PCL中与曲面重建相关的类43-46
• 4.3 点云数据处理系统分割与曲面重建功能的实现46-50
• 4.3.1 点云分割功能的实现46-47
• 4.3.2 曲面重建功能的实现47-50
• 5 点云数据处理实例及结果分析50-60
• 5.1 POINTCLOUDVIEWER点云处理系统50
• 5.2 处理实例 1：去除噪声点50-52
• 5.3 处理实例 2：点云配准52
• 5.4 处理实例 3：圆柱体模型分割52-54
• 5.5 处理实例 4：聚类分割54
• 5.6 处理实例 5：提取多边形54-56
• 5.7 处理实例 6：三角网格化56-60
• 6 结论60-62
• 致谢62-64
• 参考文献64-68
• 附录68-79

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本文编号：1073727