鲁棒的模糊C均值和点云双边滤波去噪

提出了一种将模糊C均值(FCM)聚类算法与双边滤波方法结合进行三维点云数据的去噪算法.该算法首先用模糊C均值聚类算法对大尺度噪声进行去除,并对小尺度噪声进行一定程度的光顺;然后用点云双边滤波器对小尺度噪声进行光顺.该算法将噪声分成大尺度和小尺度分步处理,不需迭代计算,提高了计算效率,也避免了光顺过程中产生过光顺问题.实验结果表明,本文方法可以在较好地保留尖锐特征的同时,有效地去除噪声.     

基于包围盒法的散乱点云数据的曲率精简

采用非接触式扫描方法测量工件,能够获得高密集度的点云数据,但是过多的点云数据会严重影响曲面重构的光顺性.因此,精简点云数据成为逆向工程中相当重要的一环.提出了直接根据曲率变化精简点云的方法,对邻域搜索、曲率估算和曲率精简原则等进行了研究.对传统的邻域搜索方法进行了改进,采用包围盒法分割曲面,提高了点云精简的效率和精度.     

散乱点云去噪算法的研究与实现

提出了一种快速去除散乱点云数据表面噪声和离群点的鲁棒滤波算法.应用核密度估计聚类方法,通过Mean-Shift迭代过程将每一个采样点"漂移"到核密度估计函数的局部最大值点,该最大值点确定了点云数据的聚类中心并能准确逼近原始曲面,使点云曲面收敛为一个稳定的三维数字模型.算法中的似然估计函数充分考虑了散乱点的法矢方向,因此不仅可以去除不同幅度的噪点,还可以用简单的阈值条件很容易地检测出离群点的聚类,从而实现了点云数据的高效快速光顺去噪.     

逆向重建中B样条曲面过渡/微调精简方法

为提高逆向工程中点云数据精简与重构的精度和效率,改进B样条曲面拟合在曲率精简和曲面重构中的应用问题.对逆向工程中的3维扫描技术、3维设计、点云数据的精简及模型重构做了深入细致的应用研究.提出一种基于B样条曲面过渡/微调精简算法,将该研究应用于叶轮的逆向制造中,通过3维扫描获得曲面重构点云数据,将点云数据合理拼合封装与精简,进行曲面重建和3维再设计,同时分析产品的光顺性和精度,并利用快速成型机打印出产品模型样件.研究结果表明该方法既高效提高了曲面建模效率,又改善了逆向建模精度.      

基于点云数据的自由曲面加工误差评定

针对自由曲面加工误差检测困难的问题,提出了一种自由曲面加工误差评定方法。该方法以高精度蓝光扫描仪获取到的点云作为实测数据,以自由曲面的立体印刷模型作为理论模型。首先设置动态偏差阈值去除点云的远距离噪声,利用基于曲面变化度的局部离群系数方法去除点云的近距离噪声;然后采用最近点迭代算法分离点云位置误差的旋转量,以自适应粒子群算法依据最小区域原则分离位置误差的平移量;最后对点云进行基准变换后,计算点云与模型之间的偏差。实验结果表明,相对于最近点迭代算法,所提方法计算的位置误差向量均方根误差减小了66%,轮廓度减小了18%。提出方法的位置误差分离精度更高,轮廓度误差评定更准确,适用于扫描点云对自由曲面的加工误差评价,可以有效判断出超差区域。     

零件曲面的Geomagic Studio重构

利用Geomagic Studio软件对扫描获取点云数据进行点云的拼合、精简、除噪、曲面拟合以生成零件的曲面模型。实践证明该软件可以快速生成高精度的曲面模型。     

基于迭代最近点算法的激光点云拼接研究

在采用激光雷达进行建筑物的三维测量过程中,多站点测量获得的激光点云具有不同的三维参考坐标系,因此将多站点三维点云进行精准拼接是实现三维测量成像的关键。采用VLP-16激光雷达在不同测量站点对山东理工大学机械交通实验楼天井及其周边道路进行扫描,获得了多个站点的三维激光点云;对不同站点测量的点云进行了去噪预处理,消除了有噪声的散乱点云;选取不同站点测量点云的公共区域,采用迭代最近点算法,对各个点云进行了拼接处理,获得了完整的扫描区域三维成像。实验结果表明,此方法可实现不同站点激光点云的拼接,具有良好的拼接效果。     

基于26KNN的机载点云去噪方法

机载扫描系统(ALS)点云数据中含有数量巨大的噪声点,影响数据处理精度,同时也占用了大量的内存.因此在处理点云数据前必须对超大点云进行去噪.根据传统的KNN算法,结合分块读取、存贮技术,提出基于26KNN的机载点云去噪方法,成功实现了超大点云的预处理.     

基于SR300体感器人体扫描点云的去噪方法

为克服传统三维人体扫描系统体积大、线路复杂、成本高的缺点,采用SR300体感器获取三维人体点云,针对体感扫描点云噪声大的问题,提出由外而内,分步去除噪声的系统方法。此方法无需点云间的拓扑关系,可以直接对三维散乱点云进行处理。首先,设计体感扫描实验平台获取人体点云并采用圆柱体分割法进行点云预处理;接着,提出并实现2种体外离群点去噪的算法,即统计分析法和球半径法,将这2种算法结合使用去除不同类型的离群点;最后,调整人体深度图的双边滤波去噪算法的权重因子到合理的范围内,分别以单幅点云和全身点云为对象,去噪时间分别仅为传统双边滤波的7.52%和3.69%。借助VS2010开发环境,并调用PCL库进行大量算法实验。研究结果表明:本文方法能够有效去除内外噪点且能保持边缘特征,获得较好的三维人体点云结果。     

点云格网化滤波方法及其在隧道变形监测中的应用

将三维激光扫描技术应用于地铁隧道变形监测,针对点云数据的预处理问题,研究基于小波分析的点云格网化滤波方法。结合南京地铁隧道扫描点云数据及其特性,分析和选择合理的插值方法对隧道点云进行格网化处理,采用小波变换对格网点数据进行异常值探测,采用小波阈值去噪对格网点数据进行整体去噪,获得滤波后的点云并进行封装对比,获得了很好的滤波效果。     

基于视点的三维点云自适应多细节层次模型动态绘制

在计算机几何图像设计、医疗研究诊断、物体判定识别、自动化测量等领域应用的迫切需求下,需要对三维点云动态绘制方法进行研究。目前存在的基于图形处理单元(GPU)的三维点云动态绘制方法。首先根据高度场的形式获得三维点云数据;然后利用高通滤波法对获得的三维点云进行消噪处理;再根据Scene Graph的方法表示三维点云之间的逻辑关系;最后利用GPU完成三维点云的动态绘制。为了降低噪声对三维点云绘制的影响,绘制更加流畅清晰的画面,提出一种基于视点的三维点云自适应多细节层次(LOD)模型动态绘制方法。首先利用激光扫描仪器或结构光扫描仪器等获取三维点云数据,并利用双边滤波器进行平滑去噪;然后根据特征配对的方法对三维点云进行特征对的提取与配准;最后以三维点云特征对配准结果为依据,利用三维点云的内外存调度完成三维点云的自适应LOD动态绘制。实验结果分析证明,所提方法能有效地去除噪声,可以更好地描述目标物体或背景,使绘制画面更加流畅。     

板料成形回弹三维光学测量技术研究

为解决板料成形回弹预测困难、CAE模拟软件精度不高、回弹量难于精确测量,以及实际误差无法全面估计等问题,提出了一种非接触式三维光学测量板料回弹的方法.该方法由近景摄影测量系统和面扫描系统组成,摄影测量系统可以计算出工件表面粘贴的编码点和非编码点,导出全局标志点.面扫描系统利用全局标志点,扫描时可以实现每幅点云的自动拼接,精确采集物体表面的三维数据,经反求获得工件数模.与模具型腔三维CAD数模相比,该方法能精确获得钣金件与模、具各点的差值,并作为零件的回弹量,为修模时的几何补偿提供参考依据.以汽车车门为例,结合实验数据,证明了该方法具有较高的测量精度,可以比较方便地测量板金件的回弹量.     

VMD-SCT-GMF滤波算法

针对天然气管道发生泄漏时信号受到强烈的噪声干扰难以准确提取有用信号的问题,提出一种变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)结合变点理论(SCT:Statistical Change-point Theory)和广义形态滤波(GMF:Generalized Morphological Filtering)的有效信号去噪方法(VMD-SCT-GMF).该方法首先利用 VMD 对信号进行分解得到若干个模态分量,然后计算各模态分量的自相关函数绝对值均值并结合变点理论区分出噪声模态和有效模态,重构有效模态分量作为去噪后信号,最后通过广义形态滤波器进一步滤波得到去噪后的信号.实验结果表明,所提出的方法与基于VMD结合豪斯多夫距离去噪方法、VMD结合互相关系数和小波的去噪方法、基于互信息的VMD去噪方法相比,去噪效果更佳.     

基于中轴线拟合的隧道点云去噪研究

目的通过拟合中轴线对隧道内部噪声点滤除,并在去噪时保持隧道主体数据的完整性,提出一种通过拟合隧道中轴线对隧道点云进行噪声点滤除的方法.方法采用统计滤波滤除部分远离主体点云的大尺度噪声点,再基于高斯曲率的方法将隧道点云数据分为管片点云和轨道面点云两类;利用投影法提取隧道中轴线,通过判断点到中轴线之间的距离与设定的阈值的大小关系,滤除隧道内部及靠近管片壁的噪声点,多次迭代去噪,直到点云数据量趋于稳定;利用直通滤波和统计滤波滤除轨道面点云噪声,最后将去噪后的管片点云和轨道面点云进行组合得到去噪后的盾构隧道点云.结果利用拟合得到的隧道中轴线对分类后的管片点云进行五次迭代去噪后,管片点云数量趋于稳定,噪声点基本滤除;对分类后的轨道面点云进行了有效滤除并且保持了原有特征;将去噪后的两部分点云组合,得到了完整的去噪后的隧道点云.结论笔者所采用的方法简单有效,能有效地滤除隧道点云噪声且保证主体数据完整性.     

轿车后三角玻璃及包边的重构与拼接

为了检测轿车后三角包边玻璃与标准样件之间的误差,提出包边玻璃点云参数化重构和拼接方法.根据后三角包边玻璃的测量要求,在获得其点云已消噪的情况下,应用B样条法构造出玻璃双二次加权曲面参数方程.根据过渡曲面一阶导数连续的性质,导出交于公共边界的控制网格矢量之间的关系,研究其不同分片曲面之间的光滑拼接方法,并举例验证方法的有效性.检测结果表明,重构曲面经过分层切片,可以用于检验与标准样件之间的误差,而且该算法运算量较少,精度可控制.     

一种推扫式光子计数激光雷达点云滤波算法及其验证

提出一种用于推扫式光子计数激光雷达点云滤波方法。定义了一种线性径向基函数,利用这种基函数可以计算密度点密度值;基于此实现了一种粗滤波和精去噪结合的点云滤波算法,经过两个步骤的滤波之后能够对诸如植被等分层地物进行精细滤波。使用NASA的机载激光雷达MABEL的实际飞行数据对这种滤波算法进行了验证,并与中值滤波算法的效果进行了对比。结果表明算法能有效滤除与地面非常接近的噪声点,适合低密度地物目标点云的滤波处理,能够很好保留细节,其中植被滤波精度90.26%,地面点滤波精度96.11%。     

基于L~1范数变分模型的高密度椒盐噪声滤波

针对现有图像滤波算法在去除高密度椒盐噪声方面的不足,提出了一种基于L1范数变分模型的去噪算法.该算法首先根据椒盐噪声的特点和像素的局部灰度特征分离出噪声点和信号点,在滤波过程中,对信号点不予处理,而对噪声点采用基于L1范数的变分模型进行恢复.由于椒盐噪声的灰度值与原始像素无关,因此,去噪时只利用噪声点邻域内信号点本身的灰度信息,并将已处理过的噪声点当作新的信号点,以避免对下一像素滤波时的影响.最后通过仿真实验,结果表明,在高密度噪声条件下(50%),该算法的噪声去除能力和细节保护能力均可获得令人满意的结果.     

基于三维激光扫描数据的不规则实体表面积和体积计算方法

根据特定工程精度的要求,实体表面的三维激光扫描数据可以划分成不同大小的有限元,用于工程不规则曲面的面积和土石方量计算.首先对扫描数据进行去噪、过滤,获取扫描实体表面点云数据,然后将实体分割成若干有限元;对实体表面的单元进行二次曲面拟合,获取了曲面特征参数,用积分方法计算实体表面面积和体积.该方法计算结果与传统方法的结果相比,体积精度比传统解算精度高出一个数量级,相对精度达到1∶20万.     

基于离群点剔除的SVM信用风险评价方法

针对信用评价数据存在离群点和噪声问题, 提出一种基于离群点剔除的支持向量机（SVM）信用风险评价模型. 该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点, 采用粒子群算法优化支持向量机分类参数, 进而提高支持向量机的分类性能. 将该方法应用于信用风险评价中的结果表明, 相比于其他模型, 该方法分类精度更高.     

散乱点云的补偿滤波

针对散乱点云的滤波问题,提出了一种体积保持的滤波方法.由于采用双边滤波器对散乱点云模型多次迭代滤波时,在高曲率区域会产生较大的形状变形,因此提出一种新的补偿量滤波算子,对滤波移动量进行平滑处理,获得形状补偿量,并依据形状补偿量将降噪点位置向原始位置方向调整,从而减少了滤波产生的形状变形.实验表明,该方法具有减小体积收缩的能力,对于噪声点云模型滤波,该方法简单、有效,与传统的双边滤波相比,能够减少滤波中的变形,获得具有更多细节特征的点模型.