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。     

逆向工程中的测量数据精简技术研究

在分析角度-弦高联合准则法和包围盒法的工程适用特点的基础上,提出了同时基于角度-弦高简化法和包围盒法的改进型数据的直接精简方法,即利用包围盒法构造分割面,利用分割面将数据点云处理成按扫描线存储的"结构化"测量数据,再利用角度-弦高联合准则法逐线精简.随后以铸造模板、汽车发动机罩及人头像为典型实例,分别对具有不同表面特征的测量数据点云进行了数据精简验证.结果表明,提出的方法同时具备2种数据精简方法的优点,且克服了该2种方法无法处理曲率变化大、附加特征多的表面测量数据的局限性,能够对测量数据进行直接而有效地简化,因此可以用于处理具有复杂附加特征的散乱测量数据.     

一种依概率值简化三角网格模型的新算法

利用网格模型简化技术,提出了一种基于概率值简化三角形网格模型的新算法.算法以到相关三角形平面距离最短的点为折叠后的新点,以可调加权控制函数作为折叠误差控制三角形的简化顺序,通过定义分段概率函数,采用连续折叠的方式,对处于不同误差范围内的三角形以不同概率进行连续折叠,使每次误差排序后被折叠的三角形数目由原来的1个增加为若干个,减少了排序次数,加快了简化速度.编程应用结果表明,本算法实现简单,简化速度比单次折叠简化速度提高10倍以上.     

逆向工程中数据点云精简方法研究

该文概述了逆向工程的内容，指出对数据点云进行精简处理的重要性；介绍了两种典型的数据精简方法；提出了一种基于平均点距值的新方法，详细说明了算法过程；最后对该算法的优缺点作了小结．     

散乱点云数据的曲率精简算法

针对海量散乱点云数据精简问题,提出了以平均曲率为判据的精简算法.采用八叉树结构对点云数据进行空间分割,由分割结果建立k邻域.在散乱数据点参数化的基础上,对k邻域内的散乱点进行二次曲面拟合,求出拟合曲面的平均曲率,进而得出邻域内所有数据点的平均曲率均值,以此为判据进行数据精简.构造曲率差函数,识别出边界数据点,对其进行数据保护.结果表明,该算法对具有曲率多样化特点的点云数据精简具有一定的理论意义和应用价值.通过实验验证了该算法的可靠性和准确性.     

三维激光点云数据精简算法

分析了多种三维激光点云数据精简算法的工作原理,以及它们在缩减数据量以提高算法的处理速度方面的效果,综述了三维激光点云数据精简算法的国内外研究现状.     

利用顶点预测方法实现三维网格的保形简化

针对产品的三维表面用三角网格来表示时,三角形数量巨大的问题,提出了一种基于顶点预测的三角形折叠简化方法。首先根据网格模型的每一个顶点与其周边元素之间的几何拓扑关系,运用投影预测方法来预测三角形折叠的折叠点坐标,然后运用线性插值算子对折叠点坐标进行调整。为进一步保证简化后模型的质量,在采用距离误差控制的同时,引入了角度误差控制方法。实验结果表明,该简化算法在减少模型的三角形数量的同时,有效地保持模型特征,保证了模型表面的光顺。     

复杂采空区多次探测的点云数据精简方法

 针对复杂采空区激光探测中存在探测盲区需要进行多次重复探测的问题,研究激光多点扫描的点云数据精简方法。通过多点探测避免了单次探测盲区,加密了数据稀疏区。通过分析激光扫描轨迹线的拓扑关系,归纳了点云数据的分布特点。在对比传统数据精简的基础上,提出了保留采空区几何特征更为有效的点云数据精简方法--边长角度综合判据法,将密集区域的点云数据进行稀释。验证结果表明,通过对比精简前后求得三维模型的体积、精简率等指标,认为该方法保证了边界三维信息的完整性,而且该方法的数据精简率可达15%~25%。为矿山复杂采空区激光扫描三维空间信息精简获取提供了一种新思路,可后续三维建模及应用奠定基础。     

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.     

采用R*-tree的三角网格曲面非均匀精简算法

提出了一种三角网格曲面非均匀精简算法.该算法采用R*-tree组织三角网格曲面的空间拓扑结构,实现了三角面片拓扑邻域的快速查询.结合三角网格曲面模型的曲率分布状况,对三角网格曲面进行聚类分簇处理,通过对分簇网格进行局部精简,实现了三角网格曲面模型的整体保形性精简.与同类精简算法的对比实验表明,该算法的数据适应性强,有效地保留了三角网格曲面的型面特征,精简后的网格模型与原网格模型的面片偏差降低了20%～45%,精简时间减少了10%～35%.     

数据简化中的边界提取方法

针对三维点云数据简化过程中边界特征容易丢失问题,研究了一种点云边界特征提取方法.首先,对点的k近邻进行查找,并进行点的球拟合计算,得到拟合球的半径、点的曲率、点到球心距离.其次,通过数据点周围点的分布均匀性、自适应调节参数公式中的阈值,可以达到检测边界特征的目的.由不同模型的实验数据表明,该算法提取的边界满足了后期数据简化所需.     

保留边界特征的点云简化算法

为有效简化点云数据,提出保留边界特征的点云简化算法。该算法利用三维栅格划分法建立散乱点云的空间拓扑关系,计算每个数据点的近邻,通过球拟合法求得其曲率和具有方向性的法向量,采用投影点个数比值法找到并保留点云边界,根据具体情况设定所需阈值,对非边界点进行分类,通过对点的曲率与平均曲率比较、近邻保留点与近邻点个数比例,完成点云简化。实验结果表明：该算法不仅能对点云进行直接有效地简化,而且还能很好地保留点云模型的细节特征,简化比例达25％～40％。该方法可以满足不同种类点云简化的要求,能够提高计算机运行效率。     

云存储数据缩减技术研究

基于云计算应用中的云存储技术,使数据存储变得安全可靠和易管理。在云存储技术数据存储的过程中,不仅考虑数据读写的速度,还得处理数据存储效率,以便满足当前海量信息存储的需求。云存储中的数据缩减技术可以缩减数据信息量,提高存储的效率,满足数据存储急剧的要求。通过对几种数据缩减技术进行比较研究分析,探讨了对数据处理后存储的效率以及每项技术发展状况,为用户选择云存储数据缩减技术提供有力的参考。     

On curvature of hypersurfaces in a Minkowski space

利用肌Minkowski空间中超曲面f的整体法向县场和Y-度量对应的Riemann第一基本形式,研究了f的法曲率、旗曲率以及Riemann超曲面的截面曲率．     

缺失数据下的线性泛函的半参数降维推断

针对缺失数据下线性泛函估计中存在的非参数高维问题和模型参数化后的稳健性问题,提出了线性泛函估计的半参数降维推断方法,通过非参数函数估计来插补线性泛函,井用参数工作函数来降维.所得半参数降维估计具有双稳健的特点,即只要选择概率函数正确参数化或者降维插补指标可以修复线性函数的条件期望,所得估计就是相合的,而且二者都满足时,估计达到最优.     

基于粗糙集的数据挖掘改进属性约简算法研究

研究基于粗糙集的属性约简算法在数据挖掘规则提取阶段的应用。数据挖掘中对属性进行约简时,经常采用粗糙集,再按照规则进行提取。考察差别矩阵的定义和信息系统比较复杂且核属性元素所占比例较少的情况,改进基于差别矩阵的属性约简算法,利用差别矩阵的结构建立一种新的选择属性的依据。     

KPCA与LTSA融合的转子故障数据集降维算法

针对核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和局部切空间排列算法(local tangent space,LTSA)在降维过程中无法兼顾保持数据全局结构特性和局部结构特性的问题,利用核函数的可线性叠加性质,提出一种将KPCA算法与LTSA算法融合的非线性降维算法....     

改进的D-t-SNE滚动轴承故障数据集降维方法

针对传统降维方法难以保持数据集的局部与全局几何结构特征问题,选择测地距离作为度量指标,提出改进t-SNE的故障数据集降维方法D-t-SNE.首先提取消噪振动信号的多域高维故障数据集,在对其进行归一化处理之后,利用GD指标改进后的D-t-SNE算法对高维故障数据集进行降维运算,去除冗余信息,然后通过不同的分类器对低维特征子集进行故障模式辨识.以UCI数据集和双跨转子实验台的模拟故障数据集为实验对象对D-t-SNE算法进行验证,并与SNE和t-SNE算法的各项实现结果进行对比.结果表明,D-t-SNE算法具有通过降低高维故障数据集的维数从而达到降低故障分类难度、提高故障辨识准确率的性能,可为降低旋转机械原始故障特征数据集的规模、降低故障分类的难度与提高故障辨识结果的可视化效果提供理论参考依据.     

关于球面紧致子流形的一个Pinching定理

主要研究了S^n＋p中具有平行平均曲率向量且法丛可分离的子流形，得到了一个关于第二基本形式模长平方的Pinching定理。