散乱点云数据预处理的研究

发布时间：2017-08-30 18:17

  本文关键词：散乱点云数据预处理的研究

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【摘要】：逆向工程是一种由产品实物模型构建计算机模型的手段,它能够极大地缩短产品的开发周期,因此,在许多领域得到了广泛的应用。数据预处理是逆向工程中的关键环节,其结果影响后续模型重构的质量。本文以此为背景,研究了逆向工程数据预处理中的一些关键技术。对点云拓扑关系建立的方法进行了研究,分析几种常见的方法的优势和不足,在基于栅格法的基础上,提出了一种改进的算法。对实验中采集得到的点云数据进行了拓扑关系的建立,为点云数据后续的预处理实现带来了方便。对点云去噪的方法进行了研究,分析了噪声点产生的原因,并根据散乱点云的特点,分析各类算法中的优势和不足,针对双边滤波法的不足,提出一种改进的去噪算法,并详细介绍这种去噪算法:基于噪声分类的双边滤波算法。该方法在实际处理过程中得到了良好的效果。研究了点云精简的方法,并针对现有散乱点云精简方法的缺陷,提出了一种基于散乱点云分区的改进精简方法,给出了相应的算法流程。首先将包围点云数据的最小包围盒划分成若干个子空间,根据每个含有点的子空间,获取K邻域点集的拟合平面,计算K邻域中各点到拟合平面距离的累加和。对各个K邻域的距离累加和升序排列,根据预定精简百分比,将包围盒划分为待保留和待删除两个区域,并在这两个区域采用不同方法进行精简。实例验证表明,该算法在保留几何特征的同时,更能有效地避免“空白区域”,且提高了计算效率。研究了点云配准相关技术,对三维空间坐标转换技术做了介绍,研究了点云配准的常用方式,提出了一种基于协方差分析法的初始配准方法,并重点阐述了ICP算法。最后利用实验结果,证明本文中方法的正确性。
【关键词】：逆向工程 数据预处理 点云去噪 点云精简 点云配准
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.72
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 逆向工程的定义9
• 1.2 逆向工程中的前期工作9-16
• 1.2.1 三维数据获取10-15
• 1.2.2 点云数据预处理研究现状15-16
• 1.3 课题研究的意义16-17
• 1.4 本文研究内容及创新点17-19
• 2 点云数据拓扑关系的建立19-30
• 2.1 引言19
• 2.2 数据拓扑关系的建立19-27
• 2.2.1 K-D树法19-22
• 2.2.2 八叉树法22-26
• 2.2.3 三维栅格法26-27
• 2.3 稍作改进的三维栅格法27-29
• 2.4 本章小结29-30
• 3 点云数据去噪30-37
• 3.1 引言30
• 3.2 噪声点产生的原因及噪声点模型分析30-31
• 3.2.1 噪声点产生的原因30
• 3.2.2 噪声点模型分析30-31
• 3.3 常用的散乱点云去噪方法31-33
• 3.4 一种改进的滤波算法33-35
• 3.5 算法去噪效果35-36
• 3.6 本章小结36-37
• 4 点云数据精简37-49
• 4.1 引言37
• 4.2 常见点云精简方法37-41
• 4.2.1 常见的散乱点云精简方法37
• 4.2.2 曲率的估算37-40
• 4.2.3 点云精简算法评估40-41
• 4.3 散乱点云精简的一种改进算法41-47
• 4.3.1 算法流程41-42
• 4.3.2 协方差分析法42
• 4.3.3 具体算法步骤42-44
• 4.3.4 算法效果对比44-47
• 4.4 本章小结47-49
• 5 点云数据配准49-63
• 5.1 引言49
• 5.2 坐标系变换基本理论49-51
• 5.2.1 平移变换50
• 5.2.2 旋转变换50-51
• 5.2.3 缩放变换51
• 5.3 基于三基准点的配准方法51-53
• 5.4 ICP算法53-60
• 5.4.1 初始配准方法53-58
• 5.4.2 精确配准的ICP方法58-60
• 5.5 计算实例60-62
• 5.6 本章小结62-63
• 总结与展望63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-69
• 附录69-100
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果100

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本文编号：760847