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.     

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.     

物体三维断层点云重建的光幕测量方法

针对嵌入式点云显示的复杂性、运算效率低、算法理论少、应用少等问题,提出了一种物体三维断层点云重建方法。该方法通过断层信息和长度信息重建物体的三维点云,通过收集光幕传感器的测量信息得到物体的断层信息,若物体倾斜,则采用几何方法对断层信息进行校正,采用坐标相移将二维断层信息重建为三维点云。开发了基于FPGA的双光幕测量系统,实验结果表明,三维断层点云重建方法可以准确地显示物体的点云轮廓。该算法简单有效,执行效率高,为嵌入式点云应用提供了理论基础。     

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。     

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Alias的自由曲面逆向造型设计

介绍了Alias逆向造型工具的特点和工作流程及其曲面造型技术.通过儿童安全座椅局部点云的反求设计,阐述运用Alias进行复杂曲面重建及造型的过程.通过曲面拓扑结构的合理划分,解决复杂曲面的重建很难用简单特征或特征曲线拟合的曲面来实现这一难题.研究表明,Alias直接建模的灵活性和高精确度,对于缩短产品开发周期、保证产品质量具有重大意义.     

基于无人机序列图像的三维场景重建

阐述了无人机拍摄的序列图像三维重建的方法,主要涉及图像之间特征点的提取与匹配、稀疏点云重建、密集点云重建、三维点云格网化、纹理映射,最后通过实例演示三维重建过程和最终效果,表明此方法可以重建出高精度、照片级逼真的三维场景.     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

基于样点拓扑近邻的散乱点云曲面拓扑重建

提出一种基于样点拓扑近邻的散乱点云曲面拓扑重建算法,对点云数据构建动态空间索引结构,采用动态扩展空心球算法查询样点k近邻,通过对样点的k近邻数据进行偏心扩展和自适应扩展获取样点的拓扑近邻参考数据,从中查询样点的拓扑近邻,从样点的同层拓扑近邻中获取符合Delaunay条件的匹配点,生成局部Delaunay三角网格,并通过增量扩展实现整个散乱点云的曲面拓扑重建.实例证明,该算法可对无隙、有边界等任意模型的散乱点云进行合理的曲面拓扑重建,有效解决了r-dense恰当采样点云中非均匀区域易产生非工艺孔洞的问题.     

基于微分流形的NURBS曲面重建

为了提高大规模散乱点云重建的效率和精度,提出了一种基于微分流形的NURBS曲面重建算法:首先依据包围盒中的点云主曲率的Hausdorff距离提取特征点,在保证精度的前提下最大限度保留点云拓扑特征;其次在NURBS曲面重建算法中引入微分流形,使用测地线距离来构造曲面的基函数,从而实现了对曲面顶点的自由控制;最后归一化基函数得到单位分解,复合单位分解得到完整曲面模型.实验结果表明,该算法在大规模点云数据的重建中优势明显,且达到了效率和精度的均衡.     

基于点云拼接的植物三维模型重建

针对采用点云配准法对植物三维模型重建的运算时间长、配准精度对参数要求高等问题,提出一种基于点云拼接法的植物三维模型重建算法。首先将转盘水平放置于地面上,利用Kinect获得转盘轴线相对于摄像头的位置信息,将植物放置于转盘上并以60°等间隔旋转转盘并对植物进行6次图像采集;然后将彩色和深度图像数据融合得到植物点云,并对原始点云进行背景去除、离群点去除等操作获得理想的点云;最后将来自6个视角的点云分别绕轴旋转相应的角度,从而将点云拼接到一起。实验证明所提出算法的重建效果与点云配准算法的重建效果相似,并且本文算法的运算时间大为减少,具有较高的工程实用价值。     

基于激光点云数据的三维建模技术研究

利用激光扫描仪获取的点云数据构建实体三维几何模型时,针对不同的应用对象、不同点云数据的特性,激光扫描点云数据建模的过程和方法也不尽相同。概括地讲,整个点云数据建模过程包括数据预处理和模型重建。数据预处理为模型重建提供可靠精确的点云数据,降低模型重建的复杂度,提高模型重构的精确度和速度。该文提出的方法能够很好的为快速三维建模进行服务,尤其是比较关注街道两侧信息的三维获取,这将大大减少人工三维数据获取及其建模的工作量,将有很好的应用前景。     

车载三维激光用于城市建模技术研究

利用激光扫描仪获取的点云数据构建实体三维几何模型时,针对不同的应用对象、不同点云数据的特性,激光扫描点云数据建模的过程和方法也不尽相同。概括地讲,整个点云数据建模过程包括数据预处理和模型重建。数据预处理为模型重建提供可靠精确的点云数据,降低模型重建的复杂度,提高模型重构的精确度和速度。该文提出的方法能够很好的为快速三维建模进行服务,尤其是比较关注街道两侧信息的三维获取,这将大大减少人工三维数据获取及其建模的工作量,将有很好的应用前景。     

基于点云数据的曲面重建算法比较研究

针对现有的多种点云数据曲面重建算法,从曲面重建的网格曲面、隐式曲面、参数曲面三种不同重建方式入手,比较了四种算法针对不同目标物重建的优劣,并给出相应的精度评价。实验结果表明:基于NURBS参数曲面重建的方式最佳,基于贪婪投影三角化网格曲面重建的方式其次,基于移动立方体与基于泊松方程隐式曲面重建方式的时间复杂度与空间复杂度较大,且重建后的点云模型误差也较大。     

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。     

基于激光点云的树木三维几何建模系统的设计与实现

根据树木的几何拓扑原理,直接利用地面激光扫描仪扫描获得的活立木点云数据,提出了一种基于点云数据的树木三维高精度、真实感的快速重建技术,重点解决了树木骨架点的提取、枝条系统分级重建、模型交互式编辑等关键技术.应用结果表明,基于点云的树木三维几何建模系统能够克服传统树木建模精度低、效率低、形态逼真度差等不足,依据点云数据能快速高效地重建出忠实于现实树木形态结构的三维真实感模型.系统具有良好、灵活的交互性以及较强的实用性,可广泛应用于森林资源管理、精准农业、古树名木管理、园林规划设计等领域.     

基于可信度的TOF相机三维点云球覆盖网格重建

文章提出了一种基于可信度的球覆盖网格重建方法。该方法首先通过TOF相机信号幅值和获取的三维点云信息可信度的关系,利用可信度PCA算法提取出点云的法向矢量;然后根据二次误差函数拟合方法生成一个保持点云特征的球体集;最后通过球体之间的相交关系,构造出三角形网格曲面。实验结果表明,文中方法可以较好地重建出TOF相机三维点云网格曲面。     

基于权值的散乱点云压缩算法

随着点云数据规模的不断增大,基于一定的准则对散乱点云进行压缩和简化直接决定了点云重建的效率.详细介绍了现存的点云压缩算法的原理和方法,总结这些压缩算法的特点和适用对象,并结合散乱点云密度分布特点,提出基于权值的压缩算法,根据点云密度设定不同的权阈值进行点云的自适应压缩,实现散乱点云的快速压缩.最终通过特高压南阳站点云进行算法验证,确定了最佳权阈值,同时通过分析对比证实了算法的高效性和可行性.     

基于Kinect传感器的移动机器人室内三维环境创建

针对移动服务机器人需要感知室内工作环境问题,提出了一种基于低成本Kinect传感器的三维环境创建实用方法。机器人在移动过程中,Kinect传感器实时采集RGB信息和深度信息,将RGB图像信息映射到深度图像信息中,采用联合双边滤波对深度图像进行预处理,获得质量比较高的点云数据。对采集到的大量点云数据,采用半径滤波器算法对点云进行精简,剔除离群点,减少点云数量,提高匹配速度。点云配准时,采用NDT算法完成初始配准,从而得到图像帧间粗略的转换关系,并运用GICP算法对采集的多视角点云数据进行精确配准,得到拼接的三维点云场景。实验结果表明:本文方法具有更好的重建效果和更高的效率,可以应用于室内场景三维环境创建。     

散乱点云数据区域分割综述

点云数据的区域分割是CAD模型重建的基础.对散乱点云数据区域分割的概念、准则、分类及研究现状进行了综述,总结了这些分类方法的基本思想并加以分析比较,最后对点云分割技术的发展动态作了介绍,并对未来研究作了展望.