复杂采空区激光扫描拼合散乱点云球面投影三角剖分算法

利用三维激光扫描技术对采空区进行探测以建立三维可视化模型,从而准确获取其三维空间位置和形态,是矿山采空区事故隐患综合治理工作中的重要环节.但由于采空区形态复杂,往往需要从多个方位对其进行多次探测才能准确获取采空区完整的三维形态.如何对多次探测点云数据拼合后的散乱点云构建三角网格模型,是实现复杂采空区三维探测建模的关键.本文提出了采空区激光扫描拼合散乱点云数据球面投影三角剖分生长算法,首先选定球心将原位点云投影到球面上得到投影点云,然后对投影点云进行三角剖分,最后将投影点云三角网空间拓扑关系还原到原位点云,从而构建复杂采空区三角网模型.为了有效实现算法,研究了球面投影参数设定、XYZ三向单元栅格点云搜索策略、三角形生成规则、优势顶点边界切分策略、边界闭合策略、不规则三角形优化策略等多种方法.实际应用表明,所研究的算法能够生成优质的采空区三角网模型,为实现复杂采空区三维精确建模及可视化管理提供了重要技术支持.     

基于倾斜影像点云的建筑物提取算法研究

多视倾斜影像密集匹配后能够生成海量点云数据,但数据本身缺乏有效的建筑物分类信息.针对此问题,提出一种基于倾斜影像点云的建筑物提取算法.首先对三维点云进行去噪处理和植被的剔除,将点云进行空间格网分区后降维到二维平面,通过赋予二维平面格网内每个点一定的权值,进而对格网进行特征值重采样.然后对二维平面进行图像形态学处理,利用骨架提取算法找到建筑物的轮廓,将该轮廓和三维点云进行融合后重新整饰建筑物边缘,提取出最终的建筑物点云.两组实验结果表明,该方法提取的建筑物点云轮廓清晰,建筑物立面提取较好,该算法具有较好的稳健性.     

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。     

基于深度图像与分水岭的平面点云分割方法

根据目前点云数据分割的研究现状以及分水岭算法在图像处理中的应用,提出一种基于深度图像和分水岭算法的建筑物平面点云分割方法.该方法首先将平面点云数据生成深度图像并给像素赋予灰度值,再使用双边滤波算法进行滤波去噪,然后使用分水岭算法进行图像分割,得到分割结果后索引回原始点云数据,得到点云分割结果.为验证方法的可靠性与准确性,利用区域增长法、RANSAC算法以及欧式聚类法进行对比实验.通过对实验结果的对比分析,能有效地将不同点云面片分割出来,并且具有良好的准确度和完整度,分割结果质量较高,为点云的分割提供了新的思路与方法.     

基于面结构光的T型焊接接头成形角度测量

针对钛合金带筋壁板T型焊接接头成形角度的测量需求,基于面结构光三维扫描仪设计了三维点云测量系统,以获取T型焊接接头区域三维点云。首先,对三维点云进行预处理,利用统计滤波去除离群点,通过直通滤波剪除场景点云和冗余点云,再用体素化栅格法简化点云;然后,使用区域增长算法分割出T型焊接接头的筋板点云和壁板点云;最后,基于随机抽样一致性（RANSAC）算法拟合出分割后的筋板和壁板平面点云,得到平面法向量,计算求得T型焊接接头的成形角度。将焊接前的测量角度反馈给装配机器人,用来修正筋板的装配精度;焊接后的测量角度则用来评判焊接成形质量。计算结果表明,运用所提的点云数据处理方法能快速精确地计算出T型焊接接头的成形角度。     

点云三角化处理技术研究

点云的三角化处理是点云三维重构中必不可少的处理步骤,其处理效果直接决定了点云三维重构结果的好坏,而点云进行三角化时搜索半径r的参数设置决定了点云三角化的处理效果.针对该参数的取值及其对点云三角化结果的影响做了研究.首先对点云数据进行预处理,然后利用最小二乘法原理对点云进行平滑处理,最后将平滑处理后的点云利用贪婪三角化算法实现点云数据的三角网格化.结果表明,点云三角化处理技术在搜索半径r大于等于5倍采样间距(平均间距)时,能够快速准确地生成质量较好的点云三角模型.     

基于改进随机抽样一致的点云分割算法

随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。     

基于空间无序点云的层次构造三角化方法

描述了一种新的利用空间无序点云重构三维模型的算法,利用分层扫描的原理将无序的三维点云进行平面投影,使用矢量外边界扫描算法将点信息提取为线段信息,由于分层的有序性使得线段之间存在着良好的拓扑关系,经过在有序线段中提取拐点矢量,连接上下两层相关点,点模型就完成了三角化。该方法计算速度快,拓扑清晰,且不会出现失真(泊松表面重建)和空洞现象(区域增长法)。     

历史建筑三维激光扫描建模方法研究

优秀历史建筑数字化保护已经成为影响广泛的社会性问题.以同济大学文远楼为例,提出了一种以三维激光扫描仪和全站仪为主要数据获取手段的针对大型历史建筑数字化工程方法 .首先对目标体进行分站扫描,获得点云数据,同时使用扫描仪和全站仪采集每站靶标数据;然后,利用Matlab编程实现转换算法,根据采集的同名点靶标数据进行配准计算,将每站点云数据转换到统一的坐标系下,并对转换模型精度进行分析;最后将完全配准的点云数据网格化并修饰处理,建立真三维的历史建筑数字化模型.实验结果表明,采用的建模方法快捷、有效,配准模型精度较高,最终建立的三维模型真实,保留了其细部的特征.     

装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法

提取建筑物线性特征时，由于未对采集到的建筑物点云数据预处理，导致最终提取的建筑物线性特征存在完整度差、提取正确率低的问题，对此，提出装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法。通过内设激光测距系统获取建筑物在三维向量的有效数据，采用非接触式几何支撑系统建立基于有效数据的空间向量模型，将该模型输入三维激光扫描仪的目标物体表面校正系统中，获取到建筑物的整体点云数据。利用Otsu目标检测法对获取的整体点云数据进行优化处理，采用改进IFFT算法建立基于优化数据的物像空间位姿表征模型，利用连续投影算法提取网格内部特征点并连接成线，完成建筑物点云数据线性特征的提取。实验结果表明，所提方法的装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取清晰度高、完整度好，且建筑物线性特征的提取正确率最高可达100%，说明该方法具有实用性。     

激光内雕三维模型表面点云生成方法研究

研究了一种把三维模型生成激光内雕用的点云数据的方法,介绍了三维模型几何构成原理,利用规则填充法得到基本的填充点云数据,然后利用混合同余法算法产生平均分布的随机数对规则点云进行坐标扰动,受工艺限制,点云数据在空间的竖直方向进行分层处理后,然后利用层内动态四叉树进行存储与过滤,最终得到加工点云。     

基于目标检测的激光雷达道路边缘检测算法

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效地遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。     

基于三维点云的工程结构平面分割及表面检测

为了实现对工程结构各平面更加全面、快速、准确的数字化检测,本文提出了一种基于三维点云的工程结构平面自动分割及表面检测方法。首先,通过无人机重建满足工程检测精度要求的高精度三维点云模型;其次,融合体素降采样方法、随机采样一致性(RANSAC)方法和基于密度的聚类算法(DBSCAN),快速、精准、自动地分割工程结构的特征平面,避免手动分割过程中存在的结果不确定及计算效率低的问题;第三,通过设计的精细分割算法有效剔除特征平面周围的噪点,准确提取结构特征平面点云,计算分析特征平面点云,数字化描述结构的表面形状;最后,通过一个在建地铁车站深基坑工程实例,系统地验证了该方法的有效性和准确性。研究结果表明：设计的三维点云平面自动分割算法能够实现工程结构各个平面快速准确的自动分割,自动分割与手动分割结果的交并比接近90%;针对工程结构平面的表面检测算法能够实现结构表面形状的准确测量,有效映射结构物理表面的状态。     

基于线性八叉树的点云简化与特征提取研究

三维激光扫描技术以其数据的高精度与采集的高效率为空间信息的获取提供了一种全新的技术手段。而对点云数据的研究也成为近年的热点。尝试在线性八叉树建立点云数据空间索引的基础上,运用聚类法对点云进行数据简化。根据空间单元曲面变化量对点云进行分类,利用曲率分析的方法提取特征点,进而采用最小生成树算法进行特征边的连接,实现特征线的提取。     

基于线性八叉树的点云简化与特征提取研究

三维激光扫描技术以其数据的高精度与采集的高效率为空间信息的获取提供了一种全新的技术手段。而对点云数据的研究也成为近年的热点。本文尝试在线性八叉树建立点云数据空间索引的基础上,运用聚类法对点云进行数据简化。根据空间单元曲面变化量对点云进行分类,利用曲率分析的方法提取特征点,进而采用最小生成树算法进行特征边的连接,实现特征线的提取。     

基于多Kinect的三维人体重建系统

结合KinectFusion技术,设计并实现了一种基于多台Kinect的三维人体重建系统.该系统使用两台Kinect分别采集人体上下两部分的点云数据,通过标定得到两台Kinect的姿态关系,并基于标定结果,使用迭代最近点(ICP)算法对两部分点云进行配准得到完整的人体三维模型.试验表明,系统设备成本低、部署简单,能快速并较高精度地获取人体三维点云.     

保留边界特征的点云简化算法

为有效简化点云数据,提出保留边界特征的点云简化算法。该算法利用三维栅格划分法建立散乱点云的空间拓扑关系,计算每个数据点的近邻,通过球拟合法求得其曲率和具有方向性的法向量,采用投影点个数比值法找到并保留点云边界,根据具体情况设定所需阈值,对非边界点进行分类,通过对点的曲率与平均曲率比较、近邻保留点与近邻点个数比例,完成点云简化。实验结果表明：该算法不仅能对点云进行直接有效地简化,而且还能很好地保留点云模型的细节特征,简化比例达25％～40％。该方法可以满足不同种类点云简化的要求,能够提高计算机运行效率。     

自适应法向量约束的工件分割方法

针对目前对工件点云分割中出现的过分割、欠分割等问题,提出一种结合欧式聚类和自适应法向量约束的工件分割方法.首先对采集到的点云进行体素滤波,使用随机采样一致性(random sample consensus,RNASAC)算法滤除背景并通过统计滤波器去除噪点,接着利用欧式聚类算法将目标点云划分成点云簇,最后针对点云簇中含...     

三维激光扫描点云直棱特征点填补方法

在三维激光扫描中按照一定的角度分辨率对扫描物体进行离散化采样时,由于物体表面点云中棱角特征模糊,若直接用其构建三维表面模型,在棱角处会导致严重失真,进而影响模型的分析和应用.针对此问题提出了物体棱角自动化填补方法,其技术路线是:首先对点云建立空间索引、精简数据;其次根据扫描点云的法向量,对扫描点云进行非监督分类,从而将属于一个平面的点分为一类;最后利用平面相交的办法填补直线棱角上的特征点.通过实验证明,该方法自动化程度高、填补结果准确,能够使得建立的三维模型与真实物体更加接近,模型分析结果更加准确.     

点云数据在室内场景信息获取与装潢设计中的应用

以位于厦门市新城际广场商品房为研究对象,提出基于高精度、高速率的三维激光点云数据的室内场景三维信息研究.通过三维激光扫描,对采集的点云数据进行拼接、去噪等预处理,并基于点云数据运用算法,精确提取砖块和管道信息,绘制室内的几何平面图、二维线划图,实现室内信息数据的有效获取及分析.应用结果表明,三维激光扫描技术对室内三维数据的提取及场景设计效率高,大大降低了数据采集的时间成本和人工成本,提高了生成实践效率.