点云模型的特征提取与数据优化

来源 :南京师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dna0716
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随着激光扫描和结构光扫描等三维扫描技术的不断发展和成熟,直接通过三维扫描技术获取物体形体信息的方法得到了广泛的应用,点云模型成为一种新兴的数字媒体表达方式,基于点的图形技术迅速成为国内外几何建模领域的研究热点。   基于坚实的理论分析和实验基础,本文对从点云几何性质的计算,到点云数据的优化,再到点云模型谷脊特征的提取与增强等一系列问题进行了深入的研究,取得了若干研究成果。   本文的工作主要包括五个方面:   ·给出了点云模型一系列几何属性的计算方法,通过K近邻协方差分析方法计算点云的法向,同时提出六源点法向传播方法为点云调整法向。此外本文通过移动最小二乘方法计算点云的局部曲面拟合多项式,并为每个点计算曲率值、曲率场信息等。   ·为点云模型提供一个滤除噪声和漂移点的方法。该方法基于K近邻和平均的点距值的思想,参考平均点距离值设置噪声点和漂移点的判断阈值,从而提高了点云模型去噪算法的模型自适应性。   ·基于曲率自适应的Kd-树分块思想,本文提出一种自适应的点云简化算法。该算法利用协方差矩阵分析中特征值的比例关系估算点云中点的曲率,通过设置分块点数阈值和曲率阈值的方法对点云进行Kd-树分块,然后选择每块最有点实现点云的简化。该方法能稳定的去除点云中的冗余数据。   ·提出一种基于移动最小二乘拟合方法和局部Voronoi构造的点云加密方法。构建每个点的局部支撑平面并在局部支撑平面上构造邻点的Voronoi图,寻找该点的有效增加采样区域,建立栅格,通过将有效栅格点投影到局部最小二乘拟合曲面上得到新的上采样点。通过调整采样栅格和采样控制函数可以满足不同的上采样要求,为高分辨率绘制等提供支持。   ·为点云模型提供一个鲁棒的谷脊线提取算法。算法采用多步逼近的策略:首先根据每个点的局部最小二乘拟合曲面多项式计算每个点的主曲率,并用绝对值较大的主曲率标识出谷脊潜在特征点;然后通过将特征点投影到离其最近的潜在特征线上得到增强的特征点;再对增强后的特征点进行平滑,选择合适的平滑点生成特征折线;最后再对特征线进行进一步的扰动滤除等操作得到光滑的谷脊线。实验结果表明,本文算法稳定、抗噪性强、能满足多分辨率的特征提取要求。   本文五个部分相互关联,又层层深入。大量的实验结果和分析,证明了本文中的数字几何处理算法的强壮性和实用性,能为点云的其它处理提供稳定的支持。基于对大量相关资料的深入研究以及大量实验分析,本文在结论部分给出了四个有意义的未来研究方向。
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