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.     

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.     

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.     

基于逆向设计与快速成型技术的油箱盖产品开发研究

使用手持式激光扫描仪对油箱盖产品进行数据采集,得到完善、精确的油箱盖点云;运用Geomagic软件进行油箱盖点云数据处理,得到精简、光顺、无噪声点的点云数据,包括清除噪点、精减点云、边界优化、简化数据、保存等步骤。根据油箱盖模型产品实物的点云数据,利用可实现逆向三维造型设计软件UG NX进行逆向设计,重新构造实物的三维CAD模型。产品最终三维模型,经STL数据转换后输入到快速成型设备系统中,完成设计产品的打印及后处理。     

基于中轴线的隧道点云去噪算法

隧道作为一个狭长的封闭空间,其点云内部噪声影响点云分析精度,有效去除隧道点云内部的噪声是基于点云隧道形变分析的关键.提出一种基于中轴线的隧道点云去噪算法.通过对点云双向投影获取隧道在水平和垂直方向的姿态变化,根据高阶多项式拟合两条平面曲线并插值中轴线控制点,通过定义空间线段的夹角加密控制点以表达中轴线.通过计算各控制点处的切平面实现对隧道点云的分割,计算各分块内点到中轴线的距离,并根据给定的距离阈值实现隧道内部点云噪声的过滤.通过两组实验分析证实该方法的可行性与精确性.第一组通过模拟隧道点云数据并采用该方法拟合中轴线,比较分析其与已知中轴线的精度.第二组通过分析处理实际的隧道点云数据,实现隧道点云内部噪声的去除.     

采空区点云数据的小波平滑方法

利用3D空区探测系统(CMS)采集矿山采空区点云数据为线扫描方式,在三维重建之前对点云数据进行平滑处理是一个必要的环节.提出了一种基于小波变换的采空区点云数据平滑方法,该方法主要分为三维扫描线的降维处理和信号平滑滤波2个步骤.对采空区的三维激光扫描线,用弧长为参数进行参数方程分解,将三维空间扫描线分解到3个方向上,利用一维信号处理方法分别进行小波平滑处理,再将平滑处理后的数据重建扫描线.通过在MATLAB环境下对某采空区的一条扫描线进行了仿真实验,证明了该方法有效的解决了采空区三维激光扫描线的不光滑问题.     

基于地铁隧道点云数据的组合滤波算法

目的提出一种点云数据组合的滤波方法,对地铁隧道的点云数据进行有效的精简滤波,提高地铁隧道结构变形分析的准确性.方法首先,对三维点云数据采用基于统计特征的滤波方法进行初步滤波,去除远离点云数据主体的离散点;其次,估算点云数据模型各数据点的高斯曲率,将点云数据分为突变区域和平滑区域;最后,采用双边滤波算法对突变区域点云数据进行滤波,采用改进的均值滤波算法对平滑区域点云数据进行滤波处理.结果通过对沈阳地铁隧道点云数据进行滤波实验及拟合圆半径分析,笔者所提组合滤波算法可以在保留隧道壁和轨道等结构的情况下,去除离散点和隧道壁上的无关非点等噪声;该算法对点云数据进行了有效精简,拟合圆的半径与设计半径差值更小,结果精度更高.结论笔者所提出的滤波算法可去除地铁三维点云数据的噪声点,并完整保留了隧道结构的几何细节特征,提高了变形分析的精度.     

混合滤波与改进双边滤波的点云去噪算法

激光扫描获取的曲面零件点云中包含的噪声点将影响零件的曲面拟合精度.提出了一种根据噪声分类分步降噪及光顺方法，利用kd tree结合K-means聚类算法去除离群点噪声，引入采样点曲率改进双边滤波因子，对非离群点噪声进行光顺.利用该方法对液力变矩器导轮叶片点云进行去噪，并与利用三坐标测量机接触式测量获得的叶片局部测量结果配准比较.实验结果表明，70%以上的接触式扫描测量点与利用本文方法去噪后的叶片点云之间的偏差在±10μm之间.表明该方法可以很好地保留扫描物体的几何特征，获得的点云模型能够满足后续模型重建的精度要求.     

古建筑物三维点云数据去噪方法

目的研究k-means聚类算法和双边滤波去噪算法,解决古建筑物在建模中如何减少噪声点的问题.方法使用k-means聚类算法对点云数据进行k个集群划分,选择合适集群,获得最佳K值进行点云去噪,使用双边滤波算法对点云数据进行滤波去噪,选用Fandisk点云数据、bunny点云数据、沈阳建筑大学古建筑物老校门和八王书院点云数据进行去噪实验.结果选用的仿真模型和古建筑模型经过处理,点云数据模型表面光滑,边界特征保持良好.结论所提方法有效地去除了噪声点,增强了点云数据模型的光滑的和光顺度.     

图像三维模型重建方法研究

提出一种基于数据挖掘技术的图像三维模型重建方法.首先对图像进行去噪处理和缺陷修复,并采用点云配准将不同图像分配到统一坐标系中,过滤掉图像中的冗杂信息;然后通过TSDF算法对点云配准后的图像进行数据融合,获取完整的点云模型;最后在OpenGl条件下对点云模型实施渲染,完成图像三维模型的重建.实验结果表明,该方法具有较高的重建效率和配准效率,重建的图像三维模型真实性高,边缘和纹理的处理效果清晰.     

复杂采空区三维散乱点建模技术研究及应用

以采空区三维激光扫描系统探测获取的原始数据为依据,针对复杂采空区散乱点云数据,研究提出运用一组等间距的垂直于包围盒走向方向的平行切割面,对散乱点云进行区域划分进而构建空区实体模型的方法.首先确定等间距平行切割面的方向和间距,对散乱点云数据进行划分;其次运用最小距离法确定散乱点云的位置即所归属的切割面;最后运用凸包最小距离法对每个切割面上的散乱点进行排序,成为有序点后对其进行建模.应用表明,研究所形成的建模方法可实现对复杂采空区散乱点云的精确建模.     

深部复杂环境下采空区激光扫描异常点云数据修正

分析了激光扫描轨迹曲线的拓扑关系;研究了深部复杂环境下采空区激光探测结果中异常点:“坏点”和“噪声点”产生的环境因素.针对XYZ格式数据,基于四点插入法提出了坏点修正方法;基于二阶几何连续性提出了弦夹角和弦高比的噪声点过滤复合判据,利用阈值选择方法,过滤噪声点.工程验证表明:修正后空区内部形态、顶板边界更准确,体积修正约20~70m3,顶板高度提高1~2m左右,为空区安全预警提供依据.该算法逻辑简单、计算量小,为深部复杂环境下采空区三维边界信息精确获取提供了一种新方法.     

基于RANSAC模型的机载LiDAR数据中建筑轮廓提取算法

使用正交多项式分带滤波方法对机载LiDAR点云数据进行滤波处理,通过迭代不断剔除非地面高点数据,最终得到由贴近地面的数据拟合而成的正交多项式.通过设定高程阈值将数据分成地面部分与非地面部分.提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)算法模型的建筑物面片识别和轮廓提取算法,实现在包含噪声的点云数据中快速准确地识别和提取建筑物轮廓.在实验中对长春市的机载LiDAR数据进行了滤波、建筑屋顶面及其轮廓的提取,验证了本文算法的较高效率和精度.     

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。     

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。     

点云数据多种滤波方式组合优化研究

LIDAR获取地物的三维点云数据已成当下的主要方式。针对不同尺度下三维点云数据的噪声滤波顺序问题,提出一种基于PCL不同尺度下最优顺序组合的点云滤波去噪方法,即在对获取的室外三维图书馆模型源数据和室内桌子实体模型源数据预处理的基础上,集成双边滤波、高斯滤波、几何滤波三种滤波方式的优势来实现两种不同类型数据的滤波处理。通过实验给出了两种不同数据类型下最优组合顺序滤波的参数。实验结果表明,本研究中的组合滤波方法具有较好的鲁棒性和保特征性,可为建筑三维点云数据的滤波提供一定的参考。     

露天矿点云数据中台阶线提取

台阶线信息对于露天开采具有重要价值，现有获取台阶线的方法工作量大、效率低、精度差，降低了矿山的生产效率和验收精度.因此，本文基于序列无人机影像生成的露天矿密集点云数据，研究并提出了一种自动提取露天矿台阶线的方法.该方法利用渐进形态学滤波算法对点云进行预处理，提出一种顾及邻域几何属性的三维边缘检测与曲率指数加权方法提取出台阶线特征点，并使用移动最小二乘法精确拟合出台阶线.实验结果表明该算法可以自动、高效、精确地提取出露天矿台阶线，生成露天开采现状图，对于露天矿生产和安全具有重要的应用价值.     

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。     

三维激光扫描地形数据获取处理

利用三维激光扫描测量技术测得的点云数据获取数字地面模型的关键之处在于将地面点与非地面点进行分离。提出了一种基于高程直方图进行多阈值分割的方法。首先对点云进行离散化,然后进行多阈值分割分层,再对各层中的地面点进行连通,最后利用趋势面拟合法再次对各层地面点进行滤波,最终即可获取纯净的地面点。经试验验证,该方法有效可行。