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.     

面向三维人体重建的前、后片配准算法

针对传统三维图像配准算法需要获取目标物体多个模型数据的不便,以及三维重建过程耗时较长的不足,提出了一种基于三维人体表面前、后片模型的配准算法.该算法首先使用Kinect三维扫描设备获取的人体表面前、后片模型点云数据,作为配准过程的参考点集和目标点集;然后,选取前、后片模型的边缘轮廓信息作为配准特征点,通过迭代优化过程,使得前、后片能够较好地配准;最后,通过空间曲线插值方法填充模型边缘缝隙,得到完整的三维人体模型.试验结果表明,该算法只需要获取目标物体的前、后片三维数据,模型采集及配准效率高,配准精度好,即使针对初始位置相差较大的两个模型片也能得到准确的配准效果.     

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.     

基于曲率图的三维点云数据配准

以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析,可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集.对于两两配准,这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中,该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配,由匹配的特征点对进行坐标变换求解,完成了两三维点云的粗略配准,然后运用迭代最近点算法进行精确配准.最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据,结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响,能够快速实现点云数据的精确配准.     

三维扫描系统中的数据配准技术

通过引入特征点和改进最近点迭代法,提出了一种在三维扫描系统中对三维点云数据进行配准的方法。该方法通过对特征点的提取,首先得到一组匹配点对,然后运用SVD矩阵分解算法求出转换参数R和T,进而以此作为最近点迭代法的初始值,并对最近点的求法和迭代截止条件作了改进,得到了很好的配准效果。该文论述了该方法的基本原理,并通过不同视觉下物体三维测量点云数据配准的应用实例证明了该方法的有效性。     

基于同名控制点的三维激光点云配准

多站点云数据配准是三维激光扫描数据处理的重要环节.基于同名控制点的七参数配准模型是一种具有较高精度的算法模型.推导了七参数配准的过程,编程实现了多站三维激光点云的配准,并验证了配准结果的精度.     

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.     

基于三维激光扫描的大型建筑物重构

三维点云数据的准确配准拼接与坐标转换是确保大型建筑物重构精度的关键.文章利用Scan Station2三维扫描仪对大型建筑物进行多测站扫描与配准拼接,分析了平面标靶与特征点配准的误差来源,提出了改进的特征点配准方法及坐标转换策略,并实例验证了该方法的有效性与优越性.     

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。     

地面激光点云结合摄影测量的建筑物三维建模

当地面激光扫描仪扫描建筑物时,由于地物的遮挡、或者某些地方不便设站等原因,造成了点云缺失,导致点云数据不完整.本文主要是以安徽师范大学敬文图书馆为例,在利用地面激光扫描测量生成建筑物点云的基础上,借助航拍摄影测量技术获取图书馆顶部的点云数据,对点云空洞进行修补,即在获取地面激光点云数据和摄影测量点云数据之后,对两种点云数据进行配准、几何建模及纹理映射,最终生成图书馆的三维立体模型,实现建筑物的三维可视化表达.     

三维激光扫描技术在木雕展品建模中的应用

首先,通过手持高精度三维激光扫描系统获取木雕展品的点云数据,在VXelements-3D软件平台进行精度校准,并利用Geomagic studio软件进行扫描破洞修正.然后,通过网格医生进行数据侦查,生成可以用于网络展示及3D打印的三维模型数据.结果表明:该建模方法可提高扫描速度、优化模型的成像质量、控制噪点数据的开销.     

地面三维激光扫描点云配准的最佳距离

分析点云配准的原理,在此基础上推导出点云配准误差传播模型.利用该模型解算了配准后的点位误差,将该误差作为衡量点云配准好坏的指标.为评估地面三维激光扫描测距的变化给点云配准误差造成的影响,设计了一套试验方案,在地面三维激光扫描仪测距精度内对不同距离进行了严格的试验.根据提取的靶心和点云配准误差传播模型,计算得出不同距离下的点云配准精度,从而分析得出点云配准精度的扫描最佳距离.结果表明点云误差传播模型正确,试验方法良好.     

基于非刚性ICP的三维人脸数据配准算法

三维人脸扫描数据的配准是三维人脸统计学习的基础和前提。为了解决离散点群数据的精确配准问题,该文提出一种融合弹性形变的非刚性最近点迭代(ICP)三维人脸数据配准算法。该算法利用稀疏的特征点逐步形变一个高分辨率的三维模板网格(模板三维人脸)以逼近三维人脸扫描数据(目标三维人脸)。此形变过程可以建模为一个关于模板人脸上每个顶点的仿射变换的优化问题。此外,该算法通过引入弹性形变在不损失配准精度的前提下加速了配准过程。在此基础上,该文提出一种融合弹性形变和三维配准的三维人脸的头部缺失数据补齐算法,使得三维人脸模型更具有真实感和完整性。实验表明,该算法比一种目前较为广泛应用的人脸头部补齐算法更具鲁棒性。     

用于面部虚拟整形的三维人脸重建系统设计

为解决面部整形手术成功率低的问题,设计了用于面部虚拟整形的三维面部重建系统。该系统首先利用高精度深度相机采集人脸多角度深度图像,将每幅深度图像分别转换为对应点云模型并进行去噪预处理。接着,将正面点云和侧面点云进行粗匹配实现点云拼接,并提出一种改进的精配准算法进行精配准,得到目标人脸三维点云模型。对点云模型网格化处理后,提出一种基于半边结构的细分算法来提高重建模形精度,最后完成贴图即可构建人脸模型。为了验证所设计系统的重建精度,设计了对比实验。结果表明:系统重构人脸与其他重建系统相比,提高了人脸精度,且与真实人脸间差距小于2 mm,可以将其应用于面部虚拟整形,从而对专业医师提供术前指导,提高手术成功率。     

无人机与三维激光扫描融合的拱桥三维重建

针对单一无人机影像在复杂拱桥建模精度和完整度方面的不足,提出一种将三维激光扫描数据与无人机航空影像融合的拱桥精细化建模方法。首先以无人机低空区域环绕航摄及近景摄影获取拱桥主体及细部高质量纹理数据;然后通过增加连接影像将无人机主体及细部影像数据融合并生成高精度拱桥主体上部点云数据;最后将三维激光扫描仪采集所得拱桥桥体下部多站点云数据经坐标转换、配准实现与拱桥上部高精度点云融合从而生成拱桥完整的精细化实景三维模型。通过与单一无人机影像建模结果进行精度对比分析和纹理完整性评价以此验证本文建模方法的有效性。结果表明：该方法可重建几何精度高、完整性好、纹理真实的拱桥实景三维模型,并为类似底部脱空建筑的数据采集方法提供参考,具有较好的工程应用价值。     

利用三维激光扫描数据和KNNS-ICP算法进行变形分析

利用KNNS-ICP算法对扫描物体的变形量进行分析,提取目标物变形量的6个参数,即3个旋转变量和3个平移变量,充分利用了扫描点云中的几何信息,通过对目标物点云的整体分析来提取变形量,避免了利用单点进行变形分析的偶然性.ICP算法主要从不同目标物点云数据的获取、变形前和变形后点云的整体配准、对全局配准后的每个目标物点云进行局部匹配来获取变形量等3个阶段来进行.通过理想状况下的实验模型及非理想状况下的实验模型进行实例分析,论证了利用该方法进行变形监测的可行性.     

三维人体的点云获取与点云重建

针对三维人体重建中人体曲面复杂,点云庞大的问题,提出一种基于三维Voronoi图,并利用Delaunay三角剖分性质的Crust算法进行人体三维重建.采用三角测量原理计算三维坐标,散乱的点云构成Voronoi图,Delaunay三角剖分Voronoi图得到原始模型.利用Xjtuom三维面扫描仪测量人体点云,进而采集到了49幅不同角度和高度的图片,并用自带软件完成了配准.通过Matlab平台完成点云读取,点云精简和基于Crust算法的三维重建.实验表明,该算法可以保证曲面重建的拓扑正确性和收敛性.该三维重建系统能够实现人体庞大点云的三角剖分与人体复杂自由曲面的重建,并得到了360°无缝隙的人体重建模型.     

基于点云数据与工程知识的桥梁形态变化识别方法

为精准评估桥梁服役状态，通过定期多次三维激光数字建模，提出一种基于点云 模型与工程知识的桥梁形态变化识别与跟踪方法. 首先以传统ICP配准算法为基础，结合工程 专业知识，仅依据优化的相对不动点集实现高效的点云分割与配准，进而针对新旧点云模型 实施三维几何差异分析，从而完成桥梁形态变化的识别与验证 . 最后将该方法应用于实际工 程，高精度识别出背景桥梁各关键构件一年内的形态变化，并利用工程知识对其进行验证. 研 究结果表明：所提出的基于工程知识的点云配准算法可高效实现三维点云间的精确配准；以 此进行三维几何差异分析，可快速准确识别出桥梁构件在某一时期内的形态变化，例如主梁 弯曲扭转以及桥墩偏移等. 该方法可进一步提高桥梁非接触检测结果的科学性与精准性.     

一种基于PVDAC描述子的RGB-D三维点云配准方法

利用RGB-D数据进行三维点云配准时容易陷入局部最优.针对这个难题,提出了一种基于多维特征的PVDAC描述子实现三维点云配准的方法.该方法首先通过ORB特征检测算法提取二维数据的关键点,并计算关键点在2D下的灰度特征,然后构建关键点在3D下的局部像素值距离、点云法线角度以及曲率特征,接着将2D特征和3D特征联合生成全新的PVDAC像素描述子,并利用PVDAC像素描述子描述关键点实现三维点云的粗配准,最后基于ICP算法完成三维点云的精细化配准.实验表明,本文算法在大场景点云配准时总体均方误差约为0.05 m2,在小场景单物体点云配准时达到了0.000 2 m2的较小误差,实现了三维点云的精确配准.     

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.