三维后期重建中基于果蝇优化的点云数据配准研究

为了提高三维后期重建中的点云数据配准成功率,采用果蝇优化算法进行点云的最优变换矩阵和平移向量求解。首先,提取源点云特征,并结合模板点云特征构建点云配准目标函数。接着,建立果蝇优化算法点云配准模型,以点云配准目标函数作为果蝇优化算法适应度函数,并通过对最优浓度个体的搜索,完成最优变换矩阵和平移向量的求解。为了提高果蝇优化算法搜索精度,采用自适应气味浓度变换率参数,以增强果蝇优化算法对大规模点云的配准适应度。仿真结果表明,即使对源点云引入不同强度的噪声信号和不同规模的离群率干扰,果蝇优化算法的仍能够表现出较高的点云配准成功率和稳定性。相比常用点云配准算法,所提算法的旋转均方根误差和平移均方根误差更小,且配准的成功率更高。     

自适应Harris角点提取的点云粗配准算法

针对传统3D-Harris角点提取算法中,Harris算子使用降维后的缺失几何信息、角点提取时响应值计算量大且耗时长、特征点对匹配精度不高以及需要手动设定角点响应阈值等问题,提出了一种完整而高效的Harris角点自适应特征描述、提取和匹配的点云粗配准算法。引入正交梯度算子对传统Harris算子和自相关函数进行改进;利用点云曲率约束实现角点的自适应筛选与提取,减少角点响应值的计算量;构建角点几何结构的特征描述子,结合阈值检测和描述子匹配,将角点匹配对集合进行扩展,从而完成源点云和目标点云之间粗配准;将所提算法得到的配准结果作为精配准初始值,利用迭代最近点算法实现精配准。与对比算法在公开数据集上进行实验比较,结果表明：所提算法的特征正确提取率为0.93,正确率最高;提取时间为7.63 s,效率最快;所提算法结合精配准步骤在实验数据集上的旋转误差、平移误差和运行时间均为最低,配准效果最佳。     

基于特征线提取的三维数据配准

在逆向工程等诸多领域,数据配准都是重要的技术环节;而目前大多数应用,都是基于选取匹配标记点的方式来实现初始匹配;因此寻找一种可靠快速的自动数据配准技术成了目前研究的方向.提出一种基于特征线提取三维数据自动配准技术.通过提取不同视角下点云的特征曲线实现了三维点云数据的配准.实验结果表明了算法的有效性.在有更高精度要求的情况下,此算法的输出结果可以作为其他迭代方法的初值,进一步迭代得到更精确的结果.     

基于粒子群优化算法的散乱点云数据配准

针对目前散乱点云数据配准算法在精度、速度和优化等方面存在的问题,提出一种基于粒子群优化算法的点云数据配准算法.该算法首先根据数据点之间曲率的相似度函数,采用粒子群优化算法在两组点云数据中搜索可以匹配的点对集合,然后用最近点迭代算法进行二次配准,实现了两组散乱点云数据的精确配准.对比实验表明,该算法配准速度快,效果好.     

基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法

针对含有噪声和外点的三维点云刚体配准问题,由于迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法的配准精度较低,为此,该文提出了一种基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法。考虑到伪Huber损失函数对噪声和外点不敏感、鲁棒性强,首先,建立了基于伪Huber损失函数的三维点云刚体配准模型。其次,利用RGB-D点云数据中颜色信息辅助建立点云对应关系,以提高改进ICP算法中对应点匹配的准确性。最后,结合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)和Levenberg-Marquardt(LM)的优化算法对三维点云刚体配准模型进行优化求解。实验结果表明,该文所提三维点云刚体配准方法的配准精度高,能够有效抑制噪声和外点对配准精度的影响。     

核相关神经网络点云自动配准算法

点云配准是点云数据智能处理的重要问题,也是将点云应用于智慧城市、自动驾驶和智能三维重建等方面的关键。针对现有点云配准方法效率低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于核相关神经网络的点云自动配准算法。首先构建点云核用于计算点云中每个点的核相关度,然后通过多层感知机对点云进行特征编码,基于编码特征向量估计点间对应关系并求解变换参数,最后以迭代方式来使待配准点云不断逼近目标点云,完成点云配准。使用斯坦福大学3D扫描模型库中的Bunny、Dragon、Happy、Elephant、Horse点云数据,对该算法以及迭代最近邻点算法（ICP）等多个算法进行对比实验。实验结果表明,所提算法能够对不同物体点云实现精确配准,精度和效率均优于所对比算法,且在点云数据存在噪声和密度不一致的情况下仍具有良好的稳定性和精度。     

一种三维重建技术中基于点云粗配准方法

伴随着计算机技术应用与三维扫描应用的发展,点云三维重建技术被普遍的应用到计算机辅助设计、虚拟现实、测量学、医学等各种领域.选取了斯坦福大学提供的点云数据作为研究对象,提出了从点云配准,点云降采样,点云滤波到重建三角面的实现方案.通过粗配准算法处理点云,使用精配准ICP算法;经过配准得到的点云降采样;采用双边滤波平滑点云;重建点云模型.通过对比斯坦福大学提供的重建后的模型,结果表明,本文的方法在点云三维重建方面有较好的表现.     

复杂零件点云的高精度鲁棒配准方法

点云配准是三维测量中的关键一步,但由于零件点云表面相似特征多,误匹配概率大,导致配准结果难以保证。为此,提出了一种具有高鲁棒性、高精度的点云配准方法。首先,使用FPFH特征描述子来计算点云特征向量,产生初始匹配点对集。然后,依据具有旋转平移不变性的精确几何结构特征对初始匹配点对集进行筛选,剔除误匹配点对。最后,利用列文伯格-马夸尔特(L-M)算法计算点云之间的变换矩阵。实验结果表明,与其他方法相比,其配准精度评价指标RMSE降低80%以上,结合精配准方法可进一步将RMSE值降低86%,从结果可看出本文方法配准精度高且具有较高的鲁棒性。     

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.     

四自由度点云初始配准算法对比

针对更贴合实际点云数据处理的四自由度点云初始算法,进行了背景的介绍,选取了目前主流的5种四自由度点云初始配准算法,分别为RANSAC算法、LM算法、BnB算法、FMP-BnB算法和K-4PCS算法;对2组室内场景点云数据和2组室外场景点云数据进行配准,对配准结果从精度和效率两方面进行了对比分析.实验结果表明,不同的算法适用的数据类型不同,在进行实际的数据初始配准时,可依据数据类型选取合适的算法.     

用神经网络进行散乱点的区域分割

点云的区域分割实质上是根据点的局部几何特性的相似性对点进行分类,利用自组织特征映射神经网络（SOFM）方法可以实现无监督的特征聚类。使用SOFM进行反向工程中点云的区域分割,选用数据点的坐标、法向量六维向量作为SOFM的输入,通过改进SOFM的学习算法,加入输入权和距离权,加速了分割的速度和正确性。利用SOFM方法实现点云分割具有以下优点：不必限定面的类型;用户可以控制分区的个数;可以处理噪声数据,实例运行结果验证了此方法的可行性。     

基于拓扑关系的地图数字合并方法研究

提出了一种基于拓扑关系的地图数字合并方法,并阐述了几何数据与属性数据融合的空间数据融合流程.采用改进的实体匹配算法实现了不同矢量空间数据的地图数字合并,并以实例验证了融合模型和算法的有效性.     

点云数据三角网格生成算法及应用

在引入局部Delaunay边和局部Delaunay三角形的基础上,给出一种平面及空间散乱数据点集的三角网格生成的快速算法,实验表明本算法具有运行速度快、计算准确、存储简单等优点.     

基于曲率分析的地图匹配算法研究

导航定位系统是车载系统的主要组成部分,其中地图匹配又是提高定位精度的重要技术。从数字地图本身的属性特征出发,研究了一种基于曲率分析的地图匹配算法。通过车载实验数据对算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能。     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

一种基于曲率提取轮廓特征点的方法

对边缘轮廓线进行了自适应平滑,在以轮廓点为中心的支撑区域内定义了曲率角,并根据定义的曲率角及曲率符号,采用简单的模板匹配技术,提取出候选的轮廓特征点,对候选点附加抑制条件得到真正的特征点．此方法减少了数字化误差及噪声带来的影响,抗干扰性好,且运算量较小．实验表明,该方法具有很好的轮廓特征点检测及定位能力     

基于曲率和积分投影的人脸特征检测

针对以往基于图像的人脸特征检测对光照敏感的缺陷,提出了一种基于3D数据的人脸特征检测算法.首先对人脸3D数据计算其主曲率,设定阈值进行人脸特征的初步分割得到二值化的分割图,然后在二值化图上进行水平和垂直积分投影进一步确定人脸特征的位置,最后利用人脸特征的先验拓扑知识对检测到的人脸特征进行验证.实验结果表明,该算法能够有效地提取人脸特征点,具有一定的鲁棒性.     

基于SIFT特征的人脸识别

尺度不变特征变换SIFT(scale invariant feature transform)对图像尺度、旋转、平移具有不变性,而被广泛应用,但是匹配过程中的错配问题难以避免。针对错配点的问题,对匹配策略进行了优化,利用人脸图像中关键点的特征描述子,对局部距离进行加权平均。实验表明,该方法能够有效剔除错配点,提高人脸匹配的正确识别率。     

基于Android移动终端的车辆导航地图匹配算法研究

基于Android移动终端设计了一种基于路网拓扑结构的地图匹配算法,将地图匹配分成定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测等4个相对独立的过程．算法在过滤掉异常定位数据后采用航位推算进行补偿,使用考虑距离和方向两种要素的加权评估模型确定匹配路段,在确定匹配位置时对常用的垂直投影进行改进,得到一种优化方法．结果表明,该算法具有较高的路段识别正确率,优化方法相对于垂直投影法在位置精度上有所提高,地图匹配效果好．     

基于Autodesk Map的地理数据组织方法

介绍了基于Autodesk Map的数字地图制图和地理信息数据库解决方案,包括精确地图制图、地理数据整理、属性数据链接、空间分析、与Oracle协作的空间地理数据库管理等,并指出了其存在的不足。