基于无标志点溶洞三维激光点云自动拼接算法及应用研究

发布时间：2017-07-04 17:00

  本文关键词：基于无标志点溶洞三维激光点云自动拼接算法及应用研究

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【摘要】：随着地面三维激光扫描仪在三维建模领域的快速发展应用,三维激光点云数据处理是当前的研究热点和难点。由于激光直线传播的工作原理,想要获取扫描目标完整的点云数据,需要围绕目标物在不同的站点设置不同的扫描站采集点云数据。在点云数据后处理中,至关重要的一步就是将目标多个局部扫描点云通过一定方法拼接为完整的目标物,然后在进行点云数据消冗、三维点云建模等后处理工作。针对喀斯特地貌下旅游溶洞特殊的经济价值,将地面三维激光扫描仪应用于溶洞三维建模,对于推动溶洞旅游产业的发展是非常有利的,本文对基于无标志点溶洞三维激光点云数据的自动拼接进行了深入研究。首先对溶洞点云数据进行预处理,包括采用基于统计分析的滤波算法滤除原始溶洞点云数据中的噪声点,对滤除噪声点后的海量点云数据进行三维体素精简,利用三维体素精简点云数量的同时较好的保持了点云数据的原始几何特征。然后对精简后的点云数据进行拼接。拼接算法包括:基于三维SHOT局部参考描述子同名特征点的多个溶洞点云无缝初始拼接和基于3D-NDT溶洞点云自动精确拼接。基于同名特征点的多个溶洞点云无缝初始拼接算法主要是针对满足闭合条件扫描的多个点云,第一步采用三维SHOT局部参考描述子获取两两扫描站之间的同名特征点,第二步对于序列拼接扫描点云的拼接误差累积,采用基于闭合约束条件将其累积拼接误差分配到每两两扫描点云拼接参数中,实验分析表明该算法能够达到无缝初始拼接,从而能更加客观的反映目标物的完整性;基于无标志点3D-NDT溶洞点云自动精确拼接算法主要原理是将一个三维体素内点云数据转换成一个连续可微的概率分布函数,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,拼接过程中不需要利用对应点的特征计算和匹配。研究表明此拼接算法在拼接精度和拼接时间上较其他拼接算法占明显优势,两两扫描点云最高拼接精度为1.2cm,整体拼接精度为2cm,为对后期高精度的溶洞三维建模提供了可靠的数据。
【关键词】：体素 SHOT描述子 同名特征点 无缝拼接 ICP 3D-NDT 自动拼接
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P225.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 绪论7-15
• 1.1 论文研究背景和意义7-9
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究意义8-9
• 1.2 三维激光扫描技术国内外研究现状9-12
• 1.2.1 三维激光扫描应用研究现状9-10
• 1.2.2 点云去噪研究现状10
• 1.2.3 点云拼接算法研究现状10-12
• 1.3 论文主要研究内容12-13
• 1.4 论文主要结构安排13-14
• 1.5 本章小结14-15
• 第二章 点云拼接基本相关概念15-21
• 2.1 基本概念15-20
• 2.1.1 三维体素15
• 2.1.2 三维旋转15-17
• 2.1.3 点云邻域17-18
• 2.1.4 kd-tree18-19
• 2.1.5 3D-Hough投票19
• 2.1.6 三维局部特征描述子19-20
• 2.2 本章小结20-21
• 第三章 点云拼接预处理21-30
• 3.1 噪声点滤波--统计分析算法21-25
• 3.1.1 统计分析算法滤波原理21
• 3.1.2 噪声点滤波实验及精度分析21-25
• 3.2 点云数据精简--特征信息损失最小的体素精简25-29
• 3.2.1 点云三维体素精简原理26
• 3.2.2 海量点云数据精简实验及精度分析26-29
• 3.3 本章总结29-30
• 第四章 基于SHOT同名特征点溶洞点云自动无缝初始拼接30-51
• 4.1 基于三维SHOT局部参考描述子的同名特征点的提取30-37
• 4.1.1 构建三维局部参考框架30-31
• 4.1.2 三维局部特征描述子SHOT描述子的生成过程31-33
• 4.1.3 两两扫描站重叠部分同名特征点提取实验33-37
• 4.2 点云拼接方法及分析37
• 4.3 基于闭合条件约束平差模型点云无缝拼接37-43
• 4.3.1 基于附有限制条件的间接平差模型点云拼接参数解算37-41
• 4.3.2 基于闭合约束条件下坐标转换累积误差分配41-43
• 4.4 无缝拼接实验过程与精度分析43-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第五章 基于无标志点 3D-NDT算法的溶洞点云自动精确拼接51-87
• 5.1 NDT曲面表达51-53
• 5.2 NDT拼接原理53-59
• 5.2.1 2D-NDT56-57
• 5.2.2 3D-NDT57-59
• 5.3 3D-NDT算法点云拼接步骤及参数影响分析59-63
• 5.3.1 3D-NDT算法点云拼接步骤59-62
• 5.3.2 3D-NDT算法参数影响分析62-63
• 5.4 实验设计与拼接精度分析63-86
• 5.4.1 经典ICP算法自动拼接实验过程及精度分析63-71
• 5.4.2 3D-NDT算法点云自动精确拼接及精度分析71-83
• 5.4.3 本文点云拼接方法总结及精度分析83-86
• 5.5 本章小结86-87
• 第六章 结论与展望87-89
• 6.1 研究结论87
• 6.2 展望87-89
• 致谢89-90
• 主要参考文献90-93
• 附录A93-94

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本文编号：518542