基于特征点的ICP点云配准算法

ICP配准算法对待配准点云初始位置要求较高,且配准过程耗时长,因此提出了一种基于特征点改进的ICP点云配准算法。利用点云的局部法向量提取特征点,根据特征点的特征直方图得到初始配准点云;通过K-D tree搜索点集中的对应点对,运用四元数法得到配准参数,根据刚性距离约束条件精确配准点云。实验表明,该算法避免了ICP配准算法因初始位置姿态而陷入局部最优,同时提高了配准效率和精度。     

一种改进的基于PCA的ICP点云配准算法研究

三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,ICP配准算法无法处理初始位姿相差较大的点云,结果可能陷入局部最优的问题。本文提出了一种改进的基于PCA的快速ICP匹配算法,通过对两组点云进行主成分求解,形成各自的PCA坐标系。对两组点云分别进行坐标系转换,通过主轴校正矩阵解决了PCA主轴反向问题;利用K-D tree快速搜索最近点改进传统ICP方法,完成点云的快速精确配准。实验表明,该配准算法可以有效处理点云初始位置较差的情况,实现任意位姿关系下的两组点云的快速精确配准。     

基于PCA点云配准算法的文创产品设计研究

为提升中国传统文化的影响力,研究针对文创产品的造型设计,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和特征匹配的点云配准算法.在算法的性能分析中发现,改进PCA点云配准算法误差值能够长期保持在0.5以下.之后利用PCA点云配准算法实现文创产品造型设计,结果显示,经过PCA点云配准算法的干预,文创产品的经济效益得到显著提升.以上结果表明,研究提出PCA点云配准算法能够有效实现文创产品的造型设计,并提升其经济效益,对文创产品的设计制造及文化传承具有重要作用.     

一种局部几何关键点的激光点云配准方法

在对激光点云配准时,原始点云的高密度和大数据量都会造成点云粗配准具有很高的时间代价和不稳定的配准精度.点云精配准是以粗配得到的配准参数作为输入,通常采用标准的ICP算法寻找对应点并迭代计算最佳的配准参数.为了提升激光点云配准的精度和稳健性,提出利用3D DoG算子在点云中提取具备曲率不变性的关键点,然后将关键点云输入4...     

模拟退火算法的改进

本分析了多目标优化问题和物体退火之间的关系．由于存在类比关系，使得模拟退火解决多目标问题成为可能，从而拓宽了模拟退火算法的应用范围．     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取的图像特征点经常出现"扎堆重叠"现象,其分布较为密集且缺乏尺度不变性,因而容易造成图像特征点误匹配的问题.为了解决该问题,提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法.首先对图像建立尺度金字塔,然后使用四叉树划分图像并限制划分深度.用加速...     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象,其分布较为密集且缺乏尺度不变性,因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题,提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔,然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test,FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后,根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值,提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点,并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features,BRIEF）算法计算得出特征点的描述符,最后进行特征点匹配。实验结果表明,本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升,冗余重叠的特征点数量减少,且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

半定规划的一种不可行内点算法

对于半定规划问题,根据内点算法的短步方法,并结合Nestorov-Todd(NT)搜索方向的构造方法,设计出一种关于窄领域的不可行内点算法,然后证明了该算法的收敛性.结果表明,该算法经过有限次迭代后可以得到半定规划问题的一个近似最优解,或者证明问题无解.     

改进Stacking算法的光伏发电功率预测

针对Stacking算法计算时间较长和样本数据较少的问题,提出了一种基于新向量表示和交叉验证精度加权的改进Stacking算法.采用三层算法结构,第1、2层为初级层,使用随机森林、SVR、XGBoost 3个学习器;第3层为次级层,使用LightGBM对第2层输出再次学习以减弱噪声.用一种新的向量表示法来增大层级之间输...     

改进Stacking算法的光伏发电功率预测

针对Stacking算法计算时间较长和样本数据较少的问题,提出了一种基于新向量表示和交叉验证精度加权的改进Stacking算法。采用三层算法结构,第1、2层为初级层,使用随机森林、SVR、XGBoost 3个学习器;第3层为次级层,使用LightGBM对第2层输出再次学习以减弱噪声。用一种新的向量表示法来增大层级之间输入输出数据的样本规模和样本分布密度,来保证数据维度不会随着初级层学习器数目的增多而增大;根据在交叉验证下初级层不同预测模型表现出预测准确度的差异性对结果进行加权处理。利用某光伏电站的发电数据进行实际算例分析,提出的模型在MAE、MSE及$R^2$指标上,相比随机森林和Stacking等模型其预测性能有很大的提升。     

一种基于TIN的LiDAR点云滤波算法

在一定范围内地面可以近似看成一个个小平面的前提下,提出一种基于TIN的Li DAR点云滤波算法。先通过多尺度虚拟网格来筛选地面种子点,然后经过TIN向下加密和向上加密两个过程来进一步筛选出地形点;最后,通过3组具有不同典型地物特征的测区数据进行试验,验证该算法的实用性和有效性。     

压缩感知点云数据压缩

在研究FARO 激光扫描点云数据特点的基础上,将压缩感知理论和算法应用于3D 点云数据的压缩. 通过对点云数据降维处理,直接对坐标数据进行采样压缩,应用正交匹配追踪算法进行恢复,并对恢复数据采用统计滤波的方法滤除边缘噪点. 仿真结果表明：该方法能有效地实现点云数据的压缩,且有较好的鲁棒性.     

基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准

为提高医学图像辅助诊断的配准精度和收敛速度,提出了一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准算法,在每步迭代中,先用基于Renyi熵的互信息结合改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,然后对当前得到的最优解使用基于Shannon熵的Powell算法进行局部寻优。实验结果表明,该算法在收敛速度和精度方面都优越于其他配准算法。     

基于线特征的增强现实注册算法

提出了基于线特征的增强现实系统注册算法实现框架,将复杂的增强现实无标志注册问题分解为特征提取、特征匹配、三维重建、虚实融合4个可操作的具体阶段,针对每个阶段的关键技术给出了相应的解决方法,为进行无标志点增强现实系统注册算法的研究提供了理论模型;利用从运动中恢复结构的技术,通过跟踪图像序列的线特征,实现了基于线特征的增强现实注册算法,实验结果验证了该方法的有效性.     

利用显著性的点云模型客观质量评价

点云模型质量的客观评价是三维几何模型研究中不可或缺的工作. 根据显著性能够较好地反映人类视觉系统的特点,提出以点的法向量与其邻域点法向量的差异作为该点的显著性计算依据,利用原始点云模型和处理后点云模型在显著性上的差异判断点云模型质量的变化,实现点云模型的质量评价. 实验结果表明,所提出的客观评价模型和主观的人工评价得出的结果基本一致,且比信噪比方法更能体现人的视觉感知.     

基于J-UNIWARD的改进隐写算法

为了进一步提高自适应隐写算法的安全性,本文引进图像分块的思想,改写了原J-UNWARD算法的失真函数,变加性失真函数为非加性失真函数.载体图像被分为4个子块,分别计算每个子块的纹理复杂度以嵌入总量不变为约束条件,优先嵌入复杂度较大的块,每嵌入一块完成后重新计算失真函数,根据复杂度大小动态调整每个子块的嵌入量.利用STC...     

结合上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法

可靠、准确的点云聚类是后续高精度场景目标分析与解译的基础.该文提出了一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法.首先用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)对点云数据进行过分割,得到密度可达的超体素;然后引入空间和属性上下文特征来描述超体素间的关联,并用于定义超体素构建的图模型边的权值;最后基于多标记的图割优化算法得到最佳超体素聚簇.实验结果表明,该方法能够有效改善点云聚类过分割,从而提高聚类的精度.     

基于点云数据的建筑物立面纹理映射技术研究

本文以车载激光扫描获取的点云数据及影像数据为研究对象,提出基于改进的格网法对建筑物点云信息提取,通过对建筑物立面纹理提取和最佳影像获取,得到建筑物的立面影像图像。本文对采用的技术方法和研究的内容进行详细阐述。     

基于部件测量的车载激光点云处理技术研究

基于城市主要道路电杆、路灯、路面标志等部件快速测量的需要,采用车载激光测量系统扫描获得的道路激光点云为主要数据源,重新思考点云数据中杆状、牌状地物快速获取的构建思想。通过影像匹配技术、点云预处理及面向对象方法的研究,实现点云数据中以上特征地物的快速提取。