基于PCL库三维点云树枝重建

发布时间：2021-07-19 09:16

　　随着三维扫描技术的不断提高以及国内对于开源PCL（Point Cloud Library）库不断深入的研究,三维重建技术被学者们应用到诸多领域中。比如在数字城市、逆向工程等方面有了极速的发展,而对于数字城市的模拟中,实现树枝的重建是加强城市真实感最重要的部分。文中主要在图形用户界面应用程序开发框架Qt的基础上,通过利用PCL点云库实现对三维点云树枝的三维重建的方法。首先针对树枝数据采用体素化网格方法实现下采样,减少点云数量同时保持形状特征;利用Kd树存储点云实现空间划分以及搜索操作;其次通过最小二乘法平面拟合估计方法计算出点云的法向量;最后运用PCL中的贪婪投影三角化实现树枝点云的重建。结果显示,三角化重建能够较好的保留树枝的形态特征,可以为各个需树枝重建的场景中提供良好的基础。 

【文章来源】：电脑与信息技术. 2020,28(02)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

点云树枝

精简点云

本实验使用OptimScan-5M三维扫描仪，是市场上最新的蓝光三维扫描仪。扫描精度0.005～0.015mm，单面扫描时间小于2S，非接触拍照式扫描方式，标志点全自动拼接或者手动拼接方式。在点云扫描前物体前需要在目标及其周围关键位置上贴好定位反光标志点，如图1所示，然后再进行点云拼接。图2表示扫描后得到的点云形式。图2 点云树枝

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于三维点云的苹果树叶片三维重建研究[J]. 张伟洁,刘刚,郭彩玲,宗泽,张雪.  农业机械学报. 2017(S1)
[2]基于Kd树改进的高效K-means聚类算法[J]. 高亮,谢健,曹天泽.  计算技术与自动化. 2015(04)

硕士论文
[1]三维点云数据处理系统设计与开发[D]. 崔绍臣.吉林大学 2019
[2]移动平台上基于单幅图片的树三维重建算法的设计与实现[D]. 罗广宇.西北农林科技大学 2019
[3]散乱点云数据的三维重建方法研究[D]. 殷志峰.太原理工大学 2018
[4]三维点云的特征点提取与配准技术研究[D]. 郭思猛.西南科技大学 2018
[5]点云数据处理系统设计与实现[D]. 杨军建.东华理工大学 2016
[6]基于Kinect与PCL的三维重建系统研究[D]. 薄夫祥.东北大学 2013



本文编号：3290432