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。     

散乱点云数据的可视化探究

三维激光扫描仪获取的散乱点云数据的可视化工作,是对点云数据进行分析应用的一个重要环节.该文从开发环境配置、点云数据输入、点云数据显示等方面详细讨论了可视化的实现细节,利用VC6+OpenGL实现了点云显示、旋转、平移、缩放、渲染等功能,为点云数据的后续处理提供了直观的帮助.     

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.     

基于数字地球的三维云图实现技术

以风云二号气象卫星的红外云图数据为基础,根据实时的红外云图,在数字地球上实现云图的三维显示,实时动态模拟我国上空的云图变化情况.通过二维云图的灰度信息,得出其高度值,与提取的经纬度值一起,经过坐标转换,得到三维空间坐标信息,再采用OGS三维渲染技术,实现云图的三维显示.与以往云图的三维显示技术相比,采用的方法更加简单高效.在实际应用中,该方法能够实时获取和展示三维立体云效果,并且加以时间驱动可以实现云图的动画播放,对于气象部门有着很高的应用价值.     

视景仿真系统中三维地形的实时生成方法

三维地形是虚拟自然环境中不可缺少的因素,也是虚拟仿真领域中视景系统的重要组成部分.三维地形的巨大数据量一直是视景仿真研究中的难点与热点.本文提出用函数曲面来保存地形顶点数据,在渲染开始前预先载入和计算生成地形数据,而在渲染阶段则利用视点相关LOD(Level of Detail)模型来简化渲染数据,实现大规模地形网格的绘制.实验结果表明,该方法能有效减少实时绘制时的计算量,提高绘制速度,较好地保证了大规模三维地形的实时生成效果.     

圆形煤场三维可视化平台研究与应用

针对目前使用激光盘煤仪进行煤场库存盘点得到的三维数据点集散乱问题,提出了一种结合三维点云数据插值和计算机视觉修正方法的设计方案。通过对三维点云数据进行插值,根据插值结果进行三维网格点绘图,再根据电厂每日煤量进、耗、存实时基础数据进行修正,可以提高所绘的网格图与圆形煤场实际形状的拟合精度,利用Web、Unity3D与数据库进行数据交互,实现圆形煤场三维可视化展示,可实时提供煤场存煤量信息,动态修改网格图形状,为燃煤发电企业煤场科学增效管理提供决策支撑。     

基于球面拟合法评定三维激光扫描点云测量精度

利用地面激光扫描对球形标靶扫描点云数据,建立球面拟合精度评定数学模型,在不建立专门扫描仪鉴定场地和不考虑特定影响条件下,对扫描点云数据测量精度进行分析。该办法具有快捷实时的特点,能直接反映三维激光扫描仪在实际工作应用中的测量精度,对实时评价工程中三维激光扫描点云数据质量,指导科学选用激光扫描仪具有现实意义。     

基于线结构光点云三维重建的弯管形工件测量方法

弯管形工件在化工、冶金生产中应用广泛,对其截面参数要求精确度极高,但该类工件由于内外形状不规则,人工测量效率低、细节捕捉度差、出错率高,难以满足工业在线实时检测的要求,因此提出使用线结构光扫描获取弯管外形三维点云数据的方法对弯管截面进行实时测量.使用已标定好的线结构光三维测量平台扫描约以4.3 cm/s移动的弯管模型并获取其点云数据,对点云数据进行最近点迭代法配准、高斯滤波去噪、改进的角度偏差法简化,然后采用Delaunay三角网生长算法对点云进行三维重构,并对重构模型的宽度、半径、内径进行拟合测量.实验测量过程耗时约20 s,测误差小于0.05 mm,结果表明该方法具有较高的精确度与准确性,可大幅度提升工件检测效率,有良好的工业应用前景.     

快速成型中的三维数据准备

快速成型中的三维数据包括物体的三维CAD模型、通过三维数字化测量仪器测得的物体表面的三维数据点云、STL文件及三维模型的切片. 通过概念设计和反求工程中的三维扫描可以建立物体的三维CAD模型, 并着重讨论了工件表面点三维数据的获取方法及数据点云的处理, STL文件的格式、精度、分割与拼接.     

基于视觉里程计的移动机器人三维场景重构

研究移动机器人在不依赖GPS环境下的三维场景重构方法.在基于双目视觉的实时位姿估计中,使用基于最大团的内点选取方法对RANSAC算法进行优化,通过鲁棒的运动估计算法求解机器人的三维位姿.基于自主研发的全景三维激光系统来实现室内场景的三维点云数据采集,同时利用视觉里程计提供的移动机器人可靠位姿来完成多视点下的三维点云数据融合,从而保证了大范围三维场景重构的有效实现.利用SmartROB移动机器人平台在办公大厦的室内、走廊及大厅等多种环境进行了实验验证,实验结果表明本文所提方法的有效性和实用性.     

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.     

三维云场景的模拟

为了模拟逼真且实时的三维云场景,把云团看成是受太阳光照射的粒子集,采用基于粒子系统的技术对三维云模型进行构建。通过比较云粒子、太阳和视点三者的关系,引入光照散射函数对云进行渲染。对现有的多重前向散射光照模型进行了简化和改进,使用纹理映射和O penGL函数进行加速。实现了三维天空背景的实时漫游。仿真结果表明,生成的三维云场景既有较好的真实感,又具有良好的实时性。     

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.     

基于地铁隧道点云数据的组合滤波算法

目的提出一种点云数据组合的滤波方法,对地铁隧道的点云数据进行有效的精简滤波,提高地铁隧道结构变形分析的准确性.方法首先,对三维点云数据采用基于统计特征的滤波方法进行初步滤波,去除远离点云数据主体的离散点;其次,估算点云数据模型各数据点的高斯曲率,将点云数据分为突变区域和平滑区域;最后,采用双边滤波算法对突变区域点云数据进行滤波,采用改进的均值滤波算法对平滑区域点云数据进行滤波处理.结果通过对沈阳地铁隧道点云数据进行滤波实验及拟合圆半径分析,笔者所提组合滤波算法可以在保留隧道壁和轨道等结构的情况下,去除离散点和隧道壁上的无关非点等噪声;该算法对点云数据进行了有效精简,拟合圆的半径与设计半径差值更小,结果精度更高.结论笔者所提出的滤波算法可去除地铁三维点云数据的噪声点,并完整保留了隧道结构的几何细节特征,提高了变形分析的精度.     

基于实时LOD简化绘制的渲染优化方法

随着虚拟展示应用在移动网络中的不断发展,在面对大量移动智能终端的并发请求时,服务端的计算负载成为了实时渲染的主要瓶颈,针对如何优化服务端渲染计算提高渲染效率,提出一种基于场景实时LOD简化绘制的渲染优化方法.方法在服务端实时绘制过程中根据用户的交互状态,实时简化绘制三维模型的相应分辨率细节层次模型,控制渲染图像质量,避免不必要的图形绘制,降低渲染计算负载.三维模型简化由CUDA实现并行处理,通过空间八叉树进行划分并按照顶点重要程度进行模型并行简化,控制场景渲染过程中的几何复杂度.实验证明,方法能够有效降低渲染耗时,保证用户进行交互浏览时的实时性.在移动网络环境中,方法能够有效降低服务端负载压力,提高渲染效率.     

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。     

三维数字化技术在三星堆遗址中的应用

提出使用三维数字化技术,对三星堆遗址进行三维建模,其中涉及如何对遗址进行激光扫描,获取场景的点云数据以及数据的后处理.本文采用Riegl LMS-Z420i三维激光扫描仪和尼康D100数码相机获取三星堆遗址的点云数据和纹理数据,并通过PolyWorks软件实现点云数据的配准和三维建模.     

基于RBF神经网络的三维点云数据孔洞修补

三维扫描获取点云数据,往往由于被测物体自身形状复杂,扫描设备本身局限或者外部遮挡而出现孔洞,影响后续重构精度.由此提出一种基于RBF神经网络的三维扫描点云数据孔洞修补方法.该方法首先基于法线信息和KD tree提取三维点云的孔洞边缘信息,基于蒙特卡罗法在特征平面内生成填充数据点;然后将采集到的孔洞边缘特征点作为样本点集...     

飞行仿真中三维云场景的渲染

云的建模和渲染是近年来计算机图形学领域的一个研究难点,在飞行视景仿真系统、计算机游戏、三维动画领域中有着广泛的应用.从建模方法、光照模型以及实时渲染3个方面对云景仿真进行研究.提出一种基于粒子系统的静态云建模方法,降低了建模的复杂度.采用云的多重散射光照模型加速了渲染速度,并且结合Impostor技术、Billboard技术实现云场景的实时漫游.仿真结果表明,生成的云层效果真实,具有良好的实时性,可在普通的PC机上流畅运行.     

基于点云俯视图重映射的3D目标检测

三维(3D)目标检测常见的数据格式为图像和点云,图像数据具有较好的目标识别能力,点云数据具有准确的空间信息.为了更好地利用图像数据目标识别能力较强和点云数据空间信息较准确的优点,文中提出了基于点云俯视图重映射的3D目标检测方法Bird-PointNet.该方法首先将点云编码为俯视图格式,进行目标识别和粗略定位;然后将俯...