基于邻域几何特征约束的植株点云配准算法研究

发布时间：2017-04-10 18:36

  本文关键词：基于邻域几何特征约束的植株点云配准算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：虚拟植株研究、植株的三维形态重构以及植株三维形态可视化是当前国内外农业信息化研究的重点领域,为了获得植株完整的三维形态的点云模型,植株三维形态的配准也成为了热门的研究领域。现在的扫描仪及其相关的重建系统都基本采用手动配准、贴标签等配准方法实现点云的配准,使用范围受限,并且不能满足课题的要求。故为了满足课题的需要,论文根据实验室研发的远程3D激光扫描仪的特征,以配准植株点云数据为目的,为不同角度多次扫描得到的植株点云提供自动化配准方案,提出了一种基于邻域几何特征约束的植株点云配准方法,包括初始配准和精确配准两部分。论文主要的研究内容及创新点如下:(1)提出了基于特征相似度的点云初始配准算法。初始配准主要是为了解决初始时点云位姿随意的问题,为精确配准提供良好位姿以便进行优化。针对激光点云散乱并缺少拓扑信息,几何特征难以提取的问题,论文通过分析邻域大小对曲面拟合的影响,选取关键点集来估计其中每个点的支撑邻域,并拟合其支撑曲面,以便于进一步计算邻域几何特征。针对点云数据规模大、匹配点对搜索耗时的问题,论文通过分别构造源点云和目标点云的数据点、邻域关系和几何特征的对应关系表,并对目标点集进行加权和采样,来压缩点云搜索空间,降低寻找匹配点对的耗时。针对如何选择高精确的匹配点对的问题,论文通过定义五维特征空间和特征相似度函数来选择匹配特征点对,剔除大量错误的特征匹配点对,计算初始配准坐标变换参数。(2)改进了迭代最近点(ICP)精确配准算法。经过初始配准后,点云被变换到统一坐标系下,为了进一步的提高配准的精度,论文通过加入两个新的夹角特征改进精确配准对初始配准结果进行优化,以完成点云的精确配准,得到物体表面完整点云模型。论文利用bunny、兵马俑模型和植株点云对算法的精度和通用性进行测试,实验结果表明,与传统的特征配准方法相比,论文方法配准时间减少约11.9%,精确配准误差约为传统算法误差的1%。并将算法应用到植株模型的点云数据,满足课题的要求。
【关键词】：三维形态配准 虚拟植株 几何特征 特征相似度 迭代最近点算法
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 研究内容13
• 1.4 研究方法与技术路线13-15
• 1.4.1 研究方法13-14
• 1.4.2 技术路线14-15
• 1.5 本论文的组织架构15-16
• 第二章 点云配准准备与原理分析16-33
• 2.1 点云数据的获取16-19
• 2.2 点云配准的数学模型19-20
• 2.3 三维空间几何变换20-23
• 2.3.1 三维平移和旋转21-22
• 2.3.2 点云处理中坐标变换22-23
• 2.4 配准点对的选取方法23-25
• 2.4.1 基于距离函数的配准点对的选择23-24
• 2.4.2 基于特征的配准点对的选择24-25
• 2.5 特征提取25-32
• 2.5.1 邻域选择25-28
• 2.5.2 点云数据法向量计算28-29
• 2.5.3 邻域大小的影响29
• 2.5.4 曲率和主曲率29-32
• 2.6 本章小结32-33
• 第三章 基于特征相似度的点云初始配准算法33-43
• 3.1 初始配准算法的改进策略33
• 3.2 基于邻域特征相似度的初始配准33-42
• 3.2.1 基于四点算法的初始配准34-35
• 3.2.2 搜索空间加权采样35-37
• 3.2.3 五维特征空间37-38
• 3.2.4 特征相似度函数38
• 3.2.5 基于几何特征的匹配点对的选择38-39
• 3.2.6 基于特征相似度的点云初始配准算法描述39-40
• 3.2.7 初始配准算法的实验与讨论40-42
• 3.3 本章小结42-43
• 第四章 基于特征约束的点云精确配准算法43-48
• 4.1 ICP算法配准原理43-45
• 4.2 精确配准算法改进策略45-46
• 4.3 改进的精确配准算法描述46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第五章 实验结果与讨论48-60
• 5.1 实验设计48-50
• 5.1.1 功能模块划分48-49
• 5.1.2 实验目的49
• 5.1.3 实验环境49-50
• 5.2 配准算法比较50
• 5.3 噪声和离异值50-55
• 5.4 算法的实际应用55-59
• 5.4.1 在树叶方面配准的应用55
• 5.4.2 在树方面配准的应用55
• 5.4.3 在宽叶植株方面配准的应用55-59
• 5.5 本章小结59-60
• 第六章 结论与展望60-61
• 6.1 结论60
• 6.2 展望60-61
• 参考文献61-66
• 致谢66-67
• 作者简介67

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 叶爱芬;龚声蓉;王朝晖;刘纯平;;基于随机分布估计的点云密度提取[J];计算机工程;2009年04期

2 梁新合;梁晋;郭成;曹巨明;;法向约束的多幅点云数据融合算法[J];西安交通大学学报;2009年05期

3 孟凡文;吴禄慎;;用继承与优化算法精密拼接无序点云[J];光学精密工程;2009年04期

4 李海亮;邓非;李刚;;摄影测量激光点云空洞修补[J];测绘科学;2010年05期

5 张晶;杨云生;丰少伟;;基于点云法矢变化的点云简化方法研究[J];计算机与数字工程;2011年12期

6 李晓久;景晓宁;;基于非接触式测量的人体点云简化方法[J];纺织学报;2012年07期

7 高恩阳;郑昊鸿;;点云数据滤波方法综述[J];科技资讯;2012年33期

8 范然;金小刚;;大规模点云选择及精简[J];图学学报;2013年03期

9 李伟;李旭东;赵慧洁;张颖;;基于姿态标准化的线特征点云提取方法[J];北京航空航天大学学报;2013年08期

10 钱伟春;3DSMAX中动态云的制作[J];多媒体世界;1999年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 李文涛;韦群;杨海龙;;基于图像的点云生成和预处理[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年

2 蔡来良;李儒;;点云数据处理算法与实现初步研究[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年

3 马国庆;陶萍萍;杨周旺;;点云空间曲线的微分信息计算及匹配方法[A];第四届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2009年

4 江倩殷;刘忠途;李熙莹;;一种有效的点云精简算法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年

5 解辉;张爱武;孟宪刚;;机载激光点云快速绘制方法[A];第二十五届全国空间探测学术研讨会摘要集[C];2012年

6 李凯;张爱武;;基于激光点云的粮仓储粮数量测量方法[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年

7 朱晓强;余烨;刘晓平;袁晓辉;Bill P.Buckles;;基于航拍图像和LiDAR点云的城市道路提取[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（上册）[C];2008年

8 刘虎;;基于线性八叉树的点云简化与特征提取研究[A];促进科技经济结合，服务创新驱动发展——蚌埠市科协2012年度学术年会论文集[C];2012年

9 李滨;王佳;;基于点云的建筑测绘信息提取[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年

10 杨雪春;;反求工程建模中点云切片技术研究[A];全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2009年

中国重要报纸全文数据库 前2条

1 曹裕华 高化猛 江鸿宾;激光点云 亦真亦幻[N];解放军报;2013年

2 中国工程院院士 刘先林;四维远见的装备创新[N];中国测绘报;2012年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 彭检贵;融合点云与高分辨率影像的城区道路提取与表面重建研究[D];武汉大学;2012年

2 刘涌;基于连续序列自动快速拼接的全方位三维测量技术研究[D];西南交通大学;2013年

3 袁小翠;产品表面缺陷视觉检测数据处理关键技术研究[D];南昌大学;2015年

4 韩峰;基于点云信息的既有铁路状态检测与评估技术研究[D];西南交通大学;2015年

5 金龙存;3D点云复杂曲面重构关键算法研究[D];上海大学;2012年

6 李扬彦;基于点云的三维重建与形变事件分析[D];中国科学院深圳先进技术研究院;2013年

7 杨德贺;面向虚拟测方系统的点云聚类与拟合理论[D];中国矿业大学（北京）;2014年

8 何朝明;离散点云处理的关键技术研究[D];西南交通大学;2007年

9 孟凡文;面向光栅投影的点云预处理与曲面重构技术研究[D];南昌大学;2010年

10 李宝;三维点云的鲁棒处理技术研究[D];国防科学技术大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 龚硕然;基于Delaunay三角剖分的点云三维网格重构[D];河北大学;2015年

2 杨红粉;频域技术应用于点云配准研究[D];北京建筑大学;2015年

3 段红娟;点云图像交互式曲线骨架提取技术及其应用[D];西南交通大学;2015年

4 张永恒;散乱点云数据配准方法研究[D];长安大学;2015年

5 吴爱;面向特征拟合的点云简化方法研究[D];中国地质大学(北京);2015年

6 薛广顺;基于立体视觉的牛体点云获取方法研究与实现[D];西北农林科技大学;2015年

7 胡诚;精度约束下地表LiDAR点云抽稀方法研究[D];西南交通大学;2015年

8 余明;三维离散点云数据处理技术研究[D];南京理工大学;2015年

9 陈星宇;基于三维彩色点云的地形分类方法研究[D];南京理工大学;2015年

10 朱东方;基于复杂拓扑结构点云的曲线拟合研究与应用[D];山东大学;2015年

  本文关键词：基于邻域几何特征约束的植株点云配准算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：297335