汽车车身曲面点云数据分割方法的研究

车身曲面是由多张曲面经过延伸、过度、裁剪拼接而成,直接对测量获得的车身密集点云数据进行曲面拟合非常困难,需要对点云数据进行区域分割.探讨了点云数据的常用分割方法,结合车身曲面特点,研究并实现了一种点云分割的算法-基于平面度的直接分割方法.该方法通过最小二乘拟合平面法矢量夹角的均方差值来搜索具有几何相似特性的连续曲面片,将不同性质的曲面片分块保存.并结合ATOS测量设备得到的车身曲面点云数据,给出不同的实例,证明了该方法的有效性.     

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.     

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。     

一种基于端点非插值性的NURBS曲面重构方法

为了解决多面片拼接曲面、多修饰特征曲面连续性差且难以延展的问题,提出了基于端点非插值性的NURBS曲面重构方法.首先根据位置和曲率的不同,将原始曲面离散为点云数据,根据离散点计算各个采样路径上的节点矢量;然后计算出曲面重构所需的端点非插值性的共同节点矢量及相应的控制点,并将共同节点矢量转化成标准的端点插值节点矢量,根据最新的端点插值节点矢量在无数据点区间插入新的型值点;最后将所有数据点重新拟合成单一曲面.重构结果表明,通过使用该方法重构所需的计算量降低,重构出的曲面精度较高.在曲率变化剧烈处,既保证了与原始曲面的贴合率,又保证了截面线的曲率连续性.该方法将原始曲面重构为单一曲面,提高了曲面重构精度,有效地解决了造型中易出现的曲面退化、曲面畸变等问题.     

一种稳健的点云数据平面拟合方法

针对常用的平面拟合方法在点云数据存在粗差或异常值扰动时,存在拟合结果不稳定的缺点,提出了一种稳健的点云数据平面拟合方法.该法以特征值法为基础,通过利用一定的准则删除点云数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的平面参数估计值.在实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和该稳健特征值法对点云数据进行拟合,结果显示该法能克服异常值的影响,得到可靠的平面参数估值,具有稳健性.     

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.     

基于包围盒法的散乱点云数据的曲率精简

采用非接触式扫描方法测量工件,能够获得高密集度的点云数据,但是过多的点云数据会严重影响曲面重构的光顺性.因此,精简点云数据成为逆向工程中相当重要的一环.提出了直接根据曲率变化精简点云的方法,对邻域搜索、曲率估算和曲率精简原则等进行了研究.对传统的邻域搜索方法进行了改进,采用包围盒法分割曲面,提高了点云精简的效率和精度.     

逆向工程中NURBS曲面重构技术

针对激光扫描系统采集的机械零件点云数据的特点,在原始点云数据预处理上,采用删除非曲面上的点云数据、拼接、排序和点云数据切片等方法,对数据进行平滑和分块,利用非均匀B样条法对切片点云数据进行光滑和数据插补,给出了NURBS曲面的重构方法,重构过程简单、适用,该方法是一种有效实用的方法.     

激光扫描点云数据的NURBS曲面重构技术研究

利用激光扫描系统采集的点云数据具有在某一维上不变的特点,提出了基于NUBRS重构曲面的方法.在原始点云数据预处理上,采用删除非曲面上的点云数据、拼接、排序和点云数据切片等方法,利用最小二乘非均匀B样条法对切片点云数据进行光滑和必要的数据插补,并经二次采样后得到重构曲面的数据.以鼠标表面的重构过程说明了该方法的有效性和实用性.图4,参7.     

基于八叉树的点云数据的组织与可视化

三维激光扫描获取了大量的点云数据,数据的组织直接影响点云数据的操作速度.采用数据库管理点云数据,对点云数据采用八叉树数据模型进行组织,建立空间索引,对点云数据进行分块提取,实现点云数据的检索以及可视化.     

Lempel-Ziv-Welch(LZW)压缩数据误码修复技术

无损数据压缩系统非常容易出现传输误码，随着译码进行码本和数据误码的影响呈现出扩散态势，这限制了其在有噪无线信道和文件系统等可能被损坏领域的适用性.针对在GIF、PDF和TIFF等文件格式中广泛使用的无损数据压缩算法LZW，通过利用LZW压缩数据的冗余提出了误码修复算法的设计方案，并给出了相关理论依据.该方案能够兼容标准LZW算法，即用本文提出的具有误码修复能力的算法压缩文件仍然可以被标准LZW解码器解压.实验结果验证了算法的可行性和有效性.      

基于BWC的XML文本数据索引技术

在XML文档中,相当大的部分是由文本数据组成的,针对XML文本数据占用空间较大、对压缩文本数据有效搜索效率较低的难点,基于BWC提出了压缩XML文本数据索引的技术,通过构造全文本数据模型,并利用整体压缩自索引存储XML文档的文本数据,实验结果表明,该技术不仅有效支持XPath查询语言文本搜索,而且内存消耗相对较小,实现了中小规模数据的内存搜索.     

基于图像法的点云数据边界自动提取

提出了一种反求工程中基于图像法的点云数据边界特性的自动提取方法，采用图像处理中梯度求解方法，对点云中每一点处的法矢和曲率进行估计，通过阈值得到候选边界点，再利用曲率极值法得到最终边界点。通过这些边界点可以进一步拟合边界曲线，达到对点云数据进行自动分片的目的。该方法具有较强的可操作性实用性，对于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意义。     

参与式感知系统中基于压缩感知的数据采集算法

基于压缩感知理论提出了一种在参与式感知系统中进行数据采集的算法.该算法通过对节点社会关系的分析,估计得出部分未被传输的节点感知数据,在此基础上对观测矩阵进行更新,使压缩感知算法可以利用已传输的数据和估计得出的数据进行重构.该算法能显著减少参与式感知系统中传输的数据量,同时能够保证较好的数据重构精度.采用随机漫步移动模型进行了仿真实验,验证了算法的可行性.实验表明,与传统的压缩感知算法相比,上述算法在重构成功率相同的情况下,可以显著减少网络传输的数据量,从而降低网络消耗.     

Performance Analysis of Data Hiding in MPEG-4 AAC Audio

A high capacity data hiding technique was developed for compressed digital audio. As perceptual audio coding has become the accepted technology for storage and transmission of audio signals, compressed audio information hiding enables robust, imperceptible transmission of data within audio signals, thus allowing valuable information to be attached to the content, such as the song title, lyrics, composer’s name, and artist or property rights related data. This paper describes simultaneous low bitrate encodin...     

质量数据压缩技术

本文提出一种质量数据压缩方法.利用正态分布的特性,计算出产品质量参数出现在统计公差之外的份额q,由q的大小赋予描述变量不同的质量特征数Q.得出各描述变量的质量特征数Q后,即可通过质量特征数的综合,对反映产品质量的大量数据进行压缩,得出产品总质量的定量描述.     

一种实时数据处理的软硬件算法研究

针对某中分辨率成像光谱仪遥感图像数据的特点,在研究基于局域纹理特征适合空间应用图像无损压缩技术的基础上,进行无损解压缩算法的设计,阐述了如何采用并行处理和流水线技术优化算法,实现算法到VLSI结构的优化映射,研制无损解压缩专用芯片,该芯片可以不低于16 Mbps的速率实时处理压缩数据,进行无损解压.     

基于二次有理Bézier曲线逼近的图像压缩

针对传统的Bérnstein多项式逼近方法进行图像压缩时压缩率和压缩质量不高的问题,提出一种基于希尔伯特扫描和二次有理Bézier曲线逼近进行图像压缩的方法.首先利用希尔伯特扫描曲线将二维灰度图像转化为一维灰度序列;然后采用二次有理Bézier曲线对数据进行分段逼近;最后利用各段数据的逼近参数对图像进行压缩编码.实验结果表明：该方法比传统的Bérnstein多项式逼近方法在图像的压缩率和压缩质量方面都有所提高.     

建构主义学习理论环境下的数据传输研究

在建构主义学习理论指导下,研究开发网络学习环境时数据传输的问题,提出了数据完整性、数据选择性的概念.介绍了使用MySQL作为网络数据库实现数据完整性的InnoDB技术和PHP编程中采用身份管理解决数据选择性的方法.在数据库压缩减少网络数据传输量的方法中,简要介绍了PHP编程中如何直接在服务器端读取压缩数据文件方法.     

Internet环境下海量地形数据发布和三维显示

论述了在Internet环境下海量地形数据发布和三维显示的关键技术 ,包括平均插值小波建立金字塔数据结构的原理和方法、快速压缩解压缩技术、网络模型和基于视相关的二叉三角形简化地形的算法 .在此基础上 ,开发了基于Internet的全球三维可视化信息系统 .实验表明 ,所提出的技术方案是切实可行的 ,完全能够满足Internet环境下大规模数字高程模型和影像实时无缝漫游的要求 .