一种面向高分辨率激光扫描点云的三维建筑物的风格化渲染方法

目前,三维激光扫描仪已经可以方便且快速地获取大范围建筑物的高分辨率三维点云数据。然而,尽管高分辨的建筑物点云数据可以精确且直观的描述真实的建筑物场景,但是由于点云具有离散化的特点,传统直接展示原始三维点云数据的方法缺乏良好的视觉效果。针对高分辨率激光扫描点云的渲染问题,本文提出了一种面向高分辨率激光扫描点云的三维建筑物的风格化渲染的方法。该方法首先提出远距离点采样方法,在简化点云数据的同时保留其三维结构化信息,然后引入基于神经网络的风格渲染方法高效渲染三维建筑物网格数据,最后提出了基于KDTree的网格数据与点云数据的融合方法生成渲染点云。实验表明,该框架可有效地将给定二维图像的风格转化为三维建筑物风格,在保证良好视觉效果的同时,保留了建筑物的精确三维几何信息。     

面向能耗优化的云渲染系统任务调度策略

针对云渲染系统中由于渲染节点与任务不匹配调度而带来的能耗浪费问题,提出一种通过任务调度方式来优化系统能耗的策略。为了形式化描述系统的整体能耗,综合考虑节点空闲能耗和任务运行能耗,建立渲染任务能耗模型;以降低系统总体能耗为优化目标,根据渲染任务之间无依赖性的特点,将任务调度序列拆分成子序列,利用模拟退火思想,通过优化子序列任务调度提高节点利用率、减少节点空闲能耗,以此降低系统全局任务的能耗;采用矩阵存储子序列任务的能耗,以空间换时间的方式降低策略的时间复杂度。实验结果表明:该策略在多渲染作业环境中能耗优化效果比先进先出算法提升了43.4%,比能耗感知的调度算法提升了6.7%,能够有效降低云渲染系统的总体能耗,同时具有良好的扩展性,使云渲染系统的能耗效率和整体性能得到提升。     

点云质量评价挑战与关键技术研究

近年3D数据采集和处理技术快速发展,点云作为一种典型的3D媒体数据类型引起越来越多的关注,其在无人驾驶、混合现实、测绘和医学影像等多个领域的发展上起到了巨大作用.与传统的图像、视频类似,点云在计算处理过程中会不可避免的引入各种失真,因此,合理准确的点云质量评价模型尤为重要.本文首先分析点云质量评价存在的挑战与困难;然后从点云主观实验方法、数据库构建和客观模型设计三个方面阐述研究现状;针对其关键技术进行分析和探索,并介绍本团队在点云主观质量评价标准化、数据库构建和客观模型设计上取得的阶段成果和未来展望.     

基于空间网格划分的点云质量检测算法

随着三维激光扫描技术的快速发展,它以非接触性、高密度、高精度、数字化、自动化等特点,被广泛用于多个邻域,其中在建筑物变形监测领域的应用也越来越广泛。针对扫描设备获取的大量变形监测数据,快速地统计出前后两期数据变化差异值,提出了一种基于空间网格划分的点云质量检测算法,算法通过对不同期点云模型进行空间网格划分,依据网格进行点云邻域搜索,并根据点云变化差异值给点云赋予不同色谱颜色值,最后进行直观的两期点云变化差异可视化,并绘制出统计信息图。研究表明,该算法能够快速地分析对比两期点云数据,输出变化差异统计信息,能够为工程的运营提供快速的安全指导参考。     

点云数据压缩算法综述

由于三维激光扫描数据采集的过密,这使点云的数据处理变得十分复杂和困难。国内外专家学者在点云数据的精简方法和处理效率等方面做出了大量的理论研究和实际探索,解决了扫描数据量过大的问题,并取得了丰硕的成果。在此基础上,本文针对国内外点云数据缩减方法的研究现状,总结了一些点云数据压缩算法。     

点云初始配准的优化求解算法

针对基于对应点匹配的点云配准算法过于依赖点云初始位置并且配准效率较低的问题,提出一种基于序列图像运动法重建的点云初始配准算法。首先,根据透视投影原理对相机在点云局部坐标系中的位置进行定位,获取将点云变换到对应相机坐标系的变换矩阵;然后,以图像特征点及其对应的匹配点作为同名点,通过重建序列图像对相机外参数进行全局优化;最后,根据推导的初始配准公式快速实现点云初始配准。实例验证结果表明,该初始配准算法对点云的初始位置无严格要求,能以较小的计算量获取近似全局最优的点云初始配准结果;将初始配准参数作为迭代最近点算法的初始值,可有效提高迭代最近点算法配准的稳健性,计算效率提高了30%以上。     

矢量量化的抗噪声优化算法

矢量量化是低速率语音和图像编码传输的有效手段,但是矢量量化系统很容易受信道误码的影响。通常对信道误码可以用纠错码来解决,但是这需要增加系统的传输码率。该文提出了一种不增加传输码率的矢量量化抗噪声优化算法,即对矢量量化码本的索引值分配进行优化,使得优化后所有Hamming距离为1的二进制码本索引值对应的码矢量的距离尽量小,从而在不增加传输码率的条件下有效地控制信道误码引起的信号失真。软件模拟显示在随机误码的情况下此算法是很有效的,并且成功地应用于低速率声码器算法中,使得声码器在10-2的随机误码的情况下仍然具有良好的性能。     

基于云渲染的三维BIM模型可视化技术研究

利用BIM(Building Information Modeling)技术进行工程建设的精细化管理需要实现三维BIM模型的在线展示及交互操作.传统的三维图形可视化技术虽然能够实现模型展示,但存在模型文件格式兼容性差,对终端设备硬件要求高,缺少必要的交互功能等问题.针对这些问题进行系统分析,提出了一套基于云渲染技术的三维BIM模型可视化解决方案.其中包括源模型文件轻量化转换技术,基于HOOPS的图形引擎开发技术,以及基于云渲染的大体量模型浏览器展示和交互技术.通过系统研发实现了主流建模软件Revit、Catia、Microstation、Tekla模型源文件的轻量化转换,以及基于云渲染的图形引擎系统,并在北京至张家口铁路工程建设项目中进行了验证.     

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.     

基于三维点云数据的集料颗粒棱角性量化评价

集料颗粒的棱角性是决定沥青混合料路用性能的重要因素.文中首先搭建了基于Gocator 3 D智能传感器的集料三维图像采集系统,获取粒径为9.5、13.2和16.0 mm的玄武岩、花岗岩和石灰岩3种集料样本的三维点云数据;然后采用基于Sobel-Feldman卷积和基于集料表面法线的集料颗粒表面棱角性量化方法进行评价,并...     

基于概率直方图的点云特征描述符算法

针对现有点云特征描述符算法提取较慢的问题,提出一种基于概率直方图的点云特征描述符提取方法。该算法首先选中计算点作为中心点,建立一个球形点云区域,在此球形区域内建立局部坐标系,计算球形区域内所有邻域点和原点的模长及与坐标轴的角度,得出概率直方图,作为该点的特征描述符。实验结果表明,该算法能够快速提取出该点的特征,并且能使用此特征在采样一致性初始配准算法中准确的进行点云的配准,配准速度较传统算法有所提升。     

基于混合上下文熵模型的点云几何编码算法

针对三维点云存在的大量空域冗余信息,提出一种基于混合上下文熵模型的点云几何编码算法框架.通过多层感知机与Resnet网络分别对基于八叉树结构的点云和基于体素结构的点云特征进行上下文特征提取,并使用选择单元对上下文信息进行裁剪、选择和融合,使网络能够针对当前编码体素建立更加准确的概率模型,从而提高三维点云的压缩效果.同时,针对模型复杂度高的问题提出并行多尺度自回归进行概率估计的方案,大大降低了编解码时间.实验结果表明：点云几何编码算法能够有效降低每个体素所占的比特数并且整个编码过程无损;与G-PCC编码算法相比,压缩后比特率下降了14.27%.     

基于k-邻域密度的离散点云简化算法与实现

提出一种基于k-邻域密度(即k-邻域中的点云密度)的离散点云简化算法, 并给出了在三角网格重构中的实现. 该方法不仅可以保证实物模型重建后的整体轮廓, 而且在细节部分也较好地保持了局部形状特征. 三角网格重构的实验结果表明, 所给方法简单、 高效, 同时, 在实物模型平滑处与曲率变化较大处均取得了理想效果.     

基于迭代最近点算法的激光点云拼接研究

在采用激光雷达进行建筑物的三维测量过程中,多站点测量获得的激光点云具有不同的三维参考坐标系,因此将多站点三维点云进行精准拼接是实现三维测量成像的关键。采用VLP-16激光雷达在不同测量站点对山东理工大学机械交通实验楼天井及其周边道路进行扫描,获得了多个站点的三维激光点云;对不同站点测量的点云进行了去噪预处理,消除了有噪声的散乱点云;选取不同站点测量点云的公共区域,采用迭代最近点算法,对各个点云进行了拼接处理,获得了完整的扫描区域三维成像。实验结果表明,此方法可实现不同站点激光点云的拼接,具有良好的拼接效果。     

点云精简的一种方法

重构曲面之前,需要对三维数据点集做精简处理,即在保留特征点的前提下剔除尽可能多的冗余点,这样可以保证后续曲面重构工作的高效进行.本文以样点邻近点与强制中心点切平面的关系,来判断局部空间点的分布情况,从而提供了一种新的数据精简方法.     

媒体主观体验质量的分布规律

在数字媒体的传输和处理过程会不可避免地导致原始的高分辨率图像变得模糊进而出现失真,因此使用媒体体验质量评价来监督和评估数字媒体中内容处理的效果十分重要.由于人眼是视觉信号的最终获取者和接受者,因此精确有效的主观媒体体验质量评价结果能够为测试、训练和评估客观质量评价算法提供可靠的标准.目前已有许多图像质量评价数据库提供了关于失真图像的评分用以指导客观评价算法,这些数据库均使用平均意见得分或平均意见得分差异作为评价指标.但是仅用一个平均数值来反映媒体内容的主观整体质量有失合理性和准确性,可以考虑得更为全面,例如媒体主观体验质量分数服从某种分布,从而对现有的主观质量评价的评价指标进行改进和完善.本文基于LIVE数据库中的部分图像重建了新的媒体主观体验质量数据库,研究了媒体主观体验质量分数及其统计量与评分分布类型、图像失真类型和图像内容的关系,为媒体主观体验质量的进一步研究提供了参考依据.     

基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法

由于传感器噪声干扰,点云密度不均匀,场景复杂多样以及物体之间存在遮挡现象等问题,使得三维点云场景语义分割问题的研究工作极具挑战性。针对三维点云数据采样密度不均匀以及图卷积网络深度有限的问题,提出一种密度自适应的方法。该方法通过多层感知器学习一个权重函数,利用核密度估计学习一个密度函数,对非均匀采样的点云数据进行卷积操作。同时,受深度学习在图像领域的启发,引入残差连接、空洞卷积等结构,训练更深层的点云分割网络。该算法在多个点云分割的标准数据集上取得了优秀的性能。     

用量化指标评价考试质量初探

用量化指标对考试试题和考试过程作客观的分析,不仅可对学生掌握的知识水平以及教师的教学质量作相对客观的评估;同时,根据反馈信息,有利于提高教学质量和教学管理水平.