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。     

复杂采空区激光多点探测及点云拼接与精简

针对复杂采空区激光探测中存在探测"盲区"和点云数据分布不均的问题,研究激光多点扫描和点云数据拼接与精简方法.通过多点探测避免了单次探测"盲区",加密了数据稀疏区.提出了基于公共坐标和最小二乘法的靶标矩阵转换方法,实现了多点探测点云的拼接.统计了点云密集区的分布规律;对密集散乱点云,提出了沿y轴方向分层剖分,层内数据以x和z坐标极值分区,区内每点以x值排序后依步长筛选的精简算法.大型贯通采空区验证表明:基于最小二乘法的拼接算法最优,误差范围在0.1 mm左右;数据精简率为15%~25%,确保了边界三维信息的完整性.     

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。     

大型储罐的三维点云精简方法研究

针对大型储罐三维点云数据散乱、冗余点多等影响计算机显示及容积计算的问题,改进了一种储罐三维点云精简算法。该方法先利用均匀网格法,将待处理的三维点云数据分割成若干小栅格;然后根据随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法对每个栅格中的点云数据建立球模型,以保留特征点并滤除冗余数据点,达到精简点云的目的。将该方法与传统的均匀网格法和非均匀网格法进行对比,实验结果表明该方法在保证较高精简率的情况下可以更好地保留储罐点云数据特征。     

三维图像重构的点云精简算法

为解决光学三维测量系统测量数据的精简问题,提出一种基于图像重构三维的点云精简算法.利用数字图像处理技术,建立数字图像像素点与三维数据点的对应关系表,采用分级方式建立查找表,根据建立的查找表对三维数据进行精简.实验结果表明：精简算法将数据从712 068个点有效地精简至132 064个点,文件大小也从21.6 M减小到4M.该方法能有效对数据进行精简,兼具基于距离和曲率精简的优点.     

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.     

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.     

基于改进坐标增量的点云数据压缩算法

为提高点云数据三维建模及其应用的效率,在保证几何特征不变的前提下,进行数据压缩显得必要而迫切。针对地面三维激光扫描获得的点云数据密度大、冗余信息多,现有压缩算法存在不足的问题,在分析研究现有算法的基础上,将坐标增量法中一维扫描线点云数据逐点压缩扩展到二维扫描线与扫描线间点云数据的压缩,提出了改进坐标增量的点云数据精简压缩算法。并通过实例,借助Matlab平台编程,将该算法的压缩效果与坐标增量法、随机采样法、区域重心法和曲率采样法等现有典型算法的压缩效果进行定性和定量比较发现,对于按行或按列扫描的平面或曲面点云数据,该算法所用的时间较短,速度适中,且能很好的保留特征信息,具有较好的精简压缩效果,为大数据时代下海量点云数据的存储与管理提供了一定的参考。     

三维栅格法在数据点云精简中的应用

在均匀栅格法精简数据点云的基础上,提出了三维栅格法对数据点云再精简的算法.该算法首先建立数据点的邻近结构,计算其曲率变化,在此基础上实现了数据点的自适应精简.算法的的特点是可以根据不同的精度自动在曲率变化大的地方采得较多的样点,在曲率变化小的地方采取相对少的样点.文中的应用实例表明,该算法可以保证在满足指定精度要求的条件下,得到更合理的精简效果.     

三维激光扫描技术在建筑物建模上的应用

三维激光扫描技术的应用领域日益广泛,但点云数据内业处理较为复杂,对此方面的研究一直是许多相关专业的热点．通过三维激光扫描仪对历史建筑进行扫描,对采集的数据进行处理,建立建筑物的三维模型．提出了控制网的布设方案,完成激光扫描仪坐标下点云数据向全站仪坐标下数据的转换,对海量点云数据去噪、拟合、建模,完整地建立建筑物的真三维模型,为建筑物的保护和管理提供了基础数据．     

逆向重建中B样条曲面过渡/微调精简方法

为提高逆向工程中点云数据精简与重构的精度和效率,改进B样条曲面拟合在曲率精简和曲面重构中的应用问题.对逆向工程中的3维扫描技术、3维设计、点云数据的精简及模型重构做了深入细致的应用研究.提出一种基于B样条曲面过渡/微调精简算法,将该研究应用于叶轮的逆向制造中,通过3维扫描获得曲面重构点云数据,将点云数据合理拼合封装与精简,进行曲面重建和3维再设计,同时分析产品的光顺性和精度,并利用快速成型机打印出产品模型样件.研究结果表明该方法既高效提高了曲面建模效率,又改善了逆向建模精度.      

基于Geomagic的玩具虾逆向建模方法

通过三维激光扫描设备获得的玩具虾点云数据,利用逆向工程软件GeomagicStudio进行点云数据处理、多边形和曲面片的编辑处理而实现快速构建玩具虾NURBS曲面模型的方法。     

涡轮逆向工程的三维扫描检测技术

为提高涡轮的三维扫描检测技术水平,采用三维扫描的相位测量技术获取涡轮增压器三维点云数据.利用三维点云数据重构涡轮检测模型,并应用GEOMAGIC QUALIFY软件对其进行3D误差分析和尺寸标注.实验结果表明：涡轮70％左右的数据点云与实物模型之间的偏差在-0.2～0.2mm之间,能够满足涡轮检测质量要求.     

基于改进随机抽样一致的点云分割算法

随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。     

基于三维虚拟vr的历史街景重现技术

传统方法采集点云数据时容易丢失信息,无法保证历史街景重现的完整性。为此,提出一种新的基于三维虚拟vr的历史街景重现技术,对采集的0像素值点进行去噪处理,防止大量空洞产生。通过取交集对由三维采样点构成的集合进行多帧融合处理,求出各三维采样点的深度可信度,根据深度可信度排序对三维采样点进行无重复融合处理,获取历史街景完整三维点云。依据ICP法,通过不停查找对应点集及运算变换关系的过程,找到目标点集与参照点集间的旋转矩阵与平移向量,将感兴趣重建部分从整个场景中分离实现点云配准。将历史街景三维重建模型添加至Google Earth平台,在Google Earth平台实现历史街景重现。实验结果表明,所提方法能够有效实现历史街景重现,重建精度高、完整性强。     

贵州万山矿山公园旅游服务交互系统设计

以万山矿山公园的矿坑遗址为研究对象,研究其数字化保护方法和旅游推介方式。利用三维激光扫描技术采集万山矿山公园内特色建筑物的点云数据,将采集的点云数据进行降噪处理,利用BIM技术搭建景区内特色建筑的三维模型,利用AutoCAD软件绘制建筑平面图纸,设计开发万山矿山公园小程序,给游客提供景区智能游玩路径规划、线上纪念品购买、优惠券抽奖等体验。实现景区导览、景观交互式体验、特色建筑展示、规避风险等功能。     

点云数据多种滤波方式组合优化研究

LIDAR获取地物的三维点云数据已成当下的主要方式。针对不同尺度下三维点云数据的噪声滤波顺序问题,提出一种基于PCL不同尺度下最优顺序组合的点云滤波去噪方法,即在对获取的室外三维图书馆模型源数据和室内桌子实体模型源数据预处理的基础上,集成双边滤波、高斯滤波、几何滤波三种滤波方式的优势来实现两种不同类型数据的滤波处理。通过实验给出了两种不同数据类型下最优组合顺序滤波的参数。实验结果表明,本研究中的组合滤波方法具有较好的鲁棒性和保特征性,可为建筑三维点云数据的滤波提供一定的参考。