三维重建过程中点云数据精简与配准方法研究

发布时间：2017-05-01 07:13

  本文关键词：三维重建过程中点云数据精简与配准方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机辅助设计技术的提高,使得利用实物数字化技术采集数据的三维重建技术得到越来越广泛的应用。本文主要以三维点云数据为研究对象,在提取边界的基础上研究如何高精度简化点云数据模型以及如何实现点云数据间的精确配准,并在一定程度上解决提高算法效率的问题。本文提出了一种基于Hausdorff距离的点云分片改进精简算法和融合相似原理实现点云配准的改进ICP算法。本文的主要工作如下:第一,介绍了点云数据的获取方法以及散乱点云数据之间拓扑结构的建立方法,包括八叉树法、k-d树法和栅格化法等,并对各种方法进行客观性评价。其中,具体研究了八叉树法的网格划分实现原理。第二,提出一种基于Hausdorff距离的点云分片精简改进算法。首先对点云模型进行X-Y边界获取以保留形状特征;然后计算除边界外其余数据点对应的曲率,并根据平均曲率构造点云模型的模糊集,引入模糊集合理论得到曲率分片的最佳阈值。以曲率最大、最小值差值作为点云的曲率间隔,依次对点云数据进行分片,使得某一数据点对当前分片点云的归属程度达到最大;最后计算各分片内数据点主曲率的Hausdorff距离,获取并保留特征点。实验表明,该算法在提高点云精简率的同时,有效缩短了精简时间,且能较好的保留点云细节特征。第三,针对三维重建领域点云数据配准过程中存在的配准效率和精度误差问题,提出一种改进ICP算法。应用盒子结构划分点云数据,对每一独立单元盒提取特征点构建三角形,根据相似原理,选用与其相似度最大的三角形各顶点作为初始对应点对,引入支持度的概念,并给出评价准则,确保当前点对的成立最大支持其余匹配点对,从而保证对应点查找的正确性。同理,以现有三角形各边为基准,继续构建新的三角形,进而完成所有匹配点对的查找。从理论与实际实验两方面验证了改进后的算法较传统ICP算法效率有大幅度的提高,算法优势明显。
【关键词】：三维重建 点云分片 数据精简 ICP算法 点云配准
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.72
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 三维重建过程概述11-14
• 1.2.1 点云的定义及分类11-12
• 1.2.2 点云数据获取12
• 1.2.3 三维点云数据精简及其研究现状12-13
• 1.2.4 三维点云数据配准及其研究现状13-14
• 1.3 本文研究内容和创新点14-15
• 1.4 本文的组织结构15-16
• 2 三维重建关键技术16-30
• 2.1 引言16
• 2.2 点云数据拓扑关系建立16-21
• 2.2.1八叉树法16-18
• 2.2.2三维栅格法18-19
• 2.2.3 K-D Tree法19-21
• 2.3 邻域类型21-23
• 2.4 点云曲率计算23-24
• 2.5 点云精简效果度量24
• 2.6 点云数据配准原理24-28
• 2.6.1 经典ICP算法24-25
• 2.6.2 刚体变换25-26
• 2.6.3 平移变换26-27
• 2.6.4 旋转变换27-28
• 2.7 本章小结28-30
• 3 基于Hausdorff距离的点云分片精简改进算法30-39
• 3.1 引言30
• 3.2 点云模型边界提取30-31
• 3.3 点云数据分片31-33
• 3.4 基于Hausdorff距离的特征点判定33-34
• 3.4.1 Hausdorff距离33-34
• 3.4.2 特征点判定34
• 3.5 算法流程及参数选取34-36
• 3.6 实验验证与分析36-38
• 3.6.1 实验方案36-37
• 3.6.2 实验结果分析37-38
• 3.7 本章小结38-39
• 4 融合相似原理的改进ICP算法实现点云配准39-54
• 4.1 引言39
• 4.2 点云粗配准39-41
• 4.3 改进ICP算法点云精配准41-47
• 4.3.1 盒子结构划分42
• 4.3.2 相似原理42-43
• 4.3.3 最大支持度约束43-45
• 4.3.4 四元数法求解矩阵参数45-47
• 4.4 算法流程及参数选取47-48
• 4.5 实验验证与分析48-53
• 4.5.1 实验方案48-49
• 4.5.2 实验结果分析49-53
• 4.6 本章小结53-54
• 5 总结与展望54-56
• 5.1 全文工作总结54-55
• 5.2 课题研究展望55-56
• 参考文献56-61
• 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果61-62
• 致谢62-63

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 闫龙;;摄影测量点云数据精简研究[J];制造技术与机床;2010年07期

2 郑德华;;点云数据直接缩减方法及缩减效果研究[J];测绘工程;2006年04期

3 张量;王敏;;基于k邻域离散扩张的点云数据分割[J];软件导刊;2009年12期

4 周怡;周顾盛;;三维GIS数据的处理与提取方法的研究—以点云数据中提取树木为例[J];计算机应用与软件;2010年10期

5 李凤霞;饶永辉;刘陈;介飞;;基于法向夹角的点云数据精简算法[J];系统仿真学报;2012年09期

6 嵇俊;云挺;薛联凤;张浩平;;基于激光点云数据的复杂植物叶片重建方法[J];西北林学院学报;2014年05期

7 吴福生,丁玉成,卢秉恒;基于点云数据复杂曲面产品的快速开发[J];西安交通大学学报;2002年11期

8 胡雪芬,陈爱萍,童水光,单新潮;基于点云数据的鞋楦数控编程及其仿真[J];组合机床与自动化加工技术;2004年07期

9 陈飞舟;陈志杨;丁展;叶修梓;张三元;;基于径向基函数的残缺点云数据修复[J];计算机辅助设计与图形学学报;2006年09期

10 刘志军;;基于三坐标测量机的点云数据测量规划研究[J];黑龙江科技信息;2008年20期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 闫龙;;摄影测量点云数据精简研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

2 吴美金;;基于薄壁构件的点云数据提取[A];全国射线数字成像与CT新技术研讨会论文集[C];2009年

3 段文国;张爱武;蔡广杰;;基于VTK的点云数据绘制研究与实现[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年

4 宋碧波;卢小平;卢遥;;基于点云数据的建筑物三维重建[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年

5 张伟忠;张顺海;于德敏;;点云数据与建模软件的接口设计[A];全国第13届计算机辅助设计与图形学（CAD/CG）学术会议论文集[C];2004年

6 吕琼琼;杨晓晖;杨唐文;韩建达;庄严;;激光雷达点云数据的三维建模技术[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第二分册）[C];2009年

7 刘佳;张爱武;杨丽萍;;室内场景激光点云数据的三维建模[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年

8 隋立春;张熠斌;赵旦;;基于MicroStation的机载LiDAR点云数据分类处理软件[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年

9 黄承亮;吴侃;刘虎;;基于三维TIN的格网化点云数据特征提取[A];数字测绘与GIS技术应用研讨交流会论文集[C];2008年

10 杨铭;陈建峰;;基于CUDA的海量点云数据kNN查询算法[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 赵江洪;古建筑散乱点云基准面的提取与拟合[D];武汉大学;2012年

2 谷晓英;三维重建中点云数据处理关键技术研究[D];燕山大学;2015年

3 胡峰俊;三维离散点云数据的预处理和配准技术研究[D];浙江工业大学;2015年

4 董秀军;三维空间影像技术在地质工程中的综合应用研究[D];成都理工大学;2015年

5 张学昌;基于点云数据的复杂型面数字化检测关键技术研究及其系统开发[D];上海交通大学;2006年

6 王果;不同平台激光点云数据面状信息自动提取研究[D];中国矿业大学（北京）;2014年

7 赵煦;基于地面激光扫描点云数据的三维重建方法研究[D];武汉大学;2010年

8 张会霞;三维激光扫描点云数据组织与可视化研究[D];中国矿业大学（北京）;2010年

9 孙晓东;人体点云数据处理中若干问题的研究[D];北京工业大学;2012年

10 张帆;点云数据几何处理方法研究[D];西北大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张磊;大型钢结构建筑安装质量检测与变形监测软件系统设计与实现[D];北京建筑大学;2015年

2 饶杰;基于激光点云数据的建筑物快速三维建模[D];中国地质大学(北京);2015年

3 李俊宝;TLS在古建筑物测绘及建模中的应用研究[D];长安大学;2015年

4 谢金坤;基于事故车辆车身变形的碰撞速度研究[D];长安大学;2015年

5 顾品荧;基于点云数据的基本款女西装样板生成系统研究[D];苏州大学;2015年

6 李国瑞;车载LiDAR点云中的车辆自动检测技术[D];长安大学;2015年

7 江静;建筑物LiDAR点云数据特征检测及配准关键技术研究[D];集美大学;2015年

8 梁子瑜;基于TLS点云数据的林分调查因子测定及收获估计[D];南京林业大学;2015年

9 喻W毶

本文编号：338477