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。     

散乱数据点云边界特征自动提取算法

提出一种散乱数据点云边界特征自动提取算法,该算法采用R* -tree动态空间索引结构组织散乱数据点云的拓扑关系,基于该结构获取采样点的k近邻点作为局部型面参考数据,以最小二乘法拟合该数据的微切平面,并将其向微切平面投影,根据采样点与其k近邻所对应投影点连线的最大夹角识别散乱点云边界特征.实例验证该算法可快速、准确地提取散乱数据点云的边界特征.     

基于散乱点云边界提取及简化的单坐标搜索法之改进

针对单坐标搜索法在处理大量点云数据时会出现收敛速率降低、边界提取模糊等缺点,采用一种改进的方法能快速确定点云的紧邻信息。并且在保留所有边界点的基础上,结合测点的曲率特征以及邻域内保留点的情况提取点云的边界特征并进行非均匀化。结果表明,该方法能够在快速、有效地简化点云数据的同时保持原始特征信息。     

面向三维残缺点云图像的数据精简方法

为解决残缺点云模型数据精简时边界特征容易失真的问题，以汽车覆盖件中的薄壁类零件为研究对象。提出一种保留残缺点云边界特征的数据精简方法。借助KD-tree建立数据索引结构，获取数据点最近邻，并通过邻域点拟合出微切平面的方法，计算出点云数据的法向量。利用法向量夹角大小关系，选取边界以及孔洞特征点的初始种子点。再根据欧氏距离实现初始种子点的邻域搜索，从而完成边界以及孔洞邻域特征点的提取。根据曲率精简的方法，对非特征点进行数据精简，最后，合并特征点云与非特征点云，实现对残缺点云模型的数据精简。将随机精简法、曲率精简法分别用于点云模型精简处理，结果表明：相比于其他两种方法，所提方法更好地保留了模型边界以及孔洞邻域特征数据点，其标准偏差、曲面表面积变化率优于其他两种方法且变化相对稳定。     

反求工程中散乱点云数据的自动分割与曲面重构

提出了一种在反求工程中对散乱点云数据进行自动分割与曲面模型重构的方法．建立了散乱点云数据之间的拓扑信息，对点云数据进行三角剖分重构网格曲面模型．基于网格曲面求解点云数据的曲率极值，提取边界点云，进一步拟合成边界曲线．利用边界曲线将整个点云自动分割，每一片点云采用二次曲面或自由曲面进行拟合，对于二次曲面可以根据参数自动确定曲面类型，最终得到完整的CAD模型．用一个鞋跟模型的实例证明了该方法的有效性．     

基于UG二次开发的A级曲面拟合与边界裁剪方法

点云数据的曲面建模是反求建模的核心技术之一.在介绍Bézier曲面的拟合理论及相关二次开发函数用法的基础上,利用VC++编程,在UG软件中集成了点云拟合及边界裁剪的功能模块,有利于点云数据曲面建模的自动化实现.实例表明,该方法可行有效.     

散乱点云数据的曲率精简算法

针对海量散乱点云数据精简问题,提出了以平均曲率为判据的精简算法.采用八叉树结构对点云数据进行空间分割,由分割结果建立k邻域.在散乱数据点参数化的基础上,对k邻域内的散乱点进行二次曲面拟合,求出拟合曲面的平均曲率,进而得出邻域内所有数据点的平均曲率均值,以此为判据进行数据精简.构造曲率差函数,识别出边界数据点,对其进行数据保护.结果表明,该算法对具有曲率多样化特点的点云数据精简具有一定的理论意义和应用价值.通过实验验证了该算法的可靠性和准确性.     

基于反求工程的螺旋扫描件边界提取方法研究

复杂曲面零件的几何模型重构是反求工程的研究重点之一。针对螺旋零件表面的数字化数据提取边界线的问题,提出了一种基于层析数据的螺旋扫描件边界特征线提取方法。该方法分两步进行,首先将点云切片,对切片后每一层数据点进行边界特征点提取和轮廓线拟合;其次将相邻层边界点拟合得到边界线。通过实例验证,结果表明该方法具有较强的可操作性和实用性。     

特征保持的点云精简技术研究

为了在保持特征的基础上有效地简化点云数据,提出了基于聚类的点云精简算法.对点云进行三维栅格剖分,在每个栅格中选取1个代表点作为初始类核心,然后将点云中其他数据点归入欧氏距离最近的初始类中,遍历各个类,若类内某两点的法向量偏差大于给定带宽则对该类进行迭代细分,并对各个类进行均值漂移处理,将得到的局部模态点取代该类,从而实现点云简化.以手机外壳、人头、麻花钻为典型实例,对具有不同表面特征的点云数据进行了验证.结果表明,该算法能对点云数据进行直接而有效的精简,在曲率变化大、附加特征多的表面仍能很好地保留原始模型的几何形状.     

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.     

局部测地距离估计的增量等距特征映射算法

基于经典等距特征映射（ISOMAP）算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,该算法识别性能优越,对噪声和几何形变具有鲁棒性.
     

一种改进的螺旋边三角剖分算法

提出了一种改进的螺旋边三角剖分算法.本算法引用“自然邻近点集”的概念,以螺旋边三角剖分算法的边界环为基础向外生长三角形,以包围盒算法搜索边界点的邻近点集,估计边界点的法向量,将边界点及其邻近点集投影到切平面上并进行局部二维Delaunay三角剖分,从而确定边界点的自然邻近点集,最后将自然邻近点集以适当的方式添加到边界环上.这样,既避免了拼接问题又能搜索到自然邻近点集,三角剖分后的网格基本上接近最优Delaunay网格.实验结果表明,本算法能高效、稳定地重构出散乱数据点的三角网格.     

基于距离的相似最近邻搜索算法研究

为了提高相似最近邻搜索（ANN）算法的精度,提出了一种在度量空间下基于距离的相似最近邻搜索算法-优化的VP森林（OVF）算法。在传统VP树（VT）算法的基础上,首先采用改进的选择优势点的方法,通过从数据集采样优势点候选集,对其进行评估,选取其中区分度大的点作为优势点;然后提出构建多棵VP树的新方法,改进距离优势点远的子树中最近邻不紧凑问题;接着提出使用优先队列与剪枝搜索方法结合的新搜索方法查找最近邻,减少了很多不必要的距离计算。最后通过实验结果表明,本文方法在数据维度、数据集大小、返回不同邻居个数、不同的距离函数及建树个数方面精度有了很大的提高。     

机载激光扫描中复杂建筑物轮廓线平差提取模型

建筑物轮廓线提取与规则化是房屋3维重建等处理中的重要步骤,目前大多方法面向多边形规则建筑物轮廓线的提取,而无法适用于包含圆弧轮廓线的不规则建筑物轮廓线提取.针对城市中这一类复杂不规则建筑物,提出一种结构化提取特征点的方法,并判断特征点的属性,对直角处的特征点进行条件平差,优化特征点的位置,而对圆弧处的特征点之间的边界点分段拟合圆弧,以得到平滑的符合实际情况的轮廓线.该方法可有效提取包含圆弧的建筑物轮廓线,最后通过上海陆家嘴地区的建筑物LiDAR(机械激光扫描)数据验证该方法的可行性和提取精度.     

一种改进的LLE方法

局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,简称LLE)是一种较好的非线性降维方法,这种方法对于位于某种非线性流形上的数据的降维有着比较好的效果.但是这种方法对于其中一个重要参数——近邻个数,太过敏感.文章将另一种非线性降维方法Conformal-Isomap中的一种度量数据之间距离的方法引入到LLE方法中.经过实验发现,新引入的距离对于近邻个数的选择有比较好的效果,可以使得实验的结果对近邻个数的选择不那么敏感.     

复杂采空区多次探测的点云数据精简方法

 针对复杂采空区激光探测中存在探测盲区需要进行多次重复探测的问题,研究激光多点扫描的点云数据精简方法。通过多点探测避免了单次探测盲区,加密了数据稀疏区。通过分析激光扫描轨迹线的拓扑关系,归纳了点云数据的分布特点。在对比传统数据精简的基础上,提出了保留采空区几何特征更为有效的点云数据精简方法--边长角度综合判据法,将密集区域的点云数据进行稀释。验证结果表明,通过对比精简前后求得三维模型的体积、精简率等指标,认为该方法保证了边界三维信息的完整性,而且该方法的数据精简率可达15%~25%。为矿山复杂采空区激光扫描三维空间信息精简获取提供了一种新思路,可后续三维建模及应用奠定基础。     

二阶椭圆型偏微分方程有限分析解法的稳定性研究

该文对二阶椭圆型偏微分方程在有限分析单元上，求离散分析解的方格进行了研究。有限分析方法的突出特点是在有限单元边界上构造满足节点函数值的近似边界函数，用分离变量的方法，求得满足近似边界函数条件的中心节点处的分析解。从理论上证明了节点函数值的微小变化以及边界函数值的选取对中心节点处解的影响是稳定的。