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.     

基于中轴线拟合的隧道点云去噪研究

目的通过拟合中轴线对隧道内部噪声点滤除,并在去噪时保持隧道主体数据的完整性,提出一种通过拟合隧道中轴线对隧道点云进行噪声点滤除的方法.方法采用统计滤波滤除部分远离主体点云的大尺度噪声点,再基于高斯曲率的方法将隧道点云数据分为管片点云和轨道面点云两类;利用投影法提取隧道中轴线,通过判断点到中轴线之间的距离与设定的阈值的大小关系,滤除隧道内部及靠近管片壁的噪声点,多次迭代去噪,直到点云数据量趋于稳定;利用直通滤波和统计滤波滤除轨道面点云噪声,最后将去噪后的管片点云和轨道面点云进行组合得到去噪后的盾构隧道点云.结果利用拟合得到的隧道中轴线对分类后的管片点云进行五次迭代去噪后,管片点云数量趋于稳定,噪声点基本滤除;对分类后的轨道面点云进行了有效滤除并且保持了原有特征;将去噪后的两部分点云组合,得到了完整的去噪后的隧道点云.结论笔者所采用的方法简单有效,能有效地滤除隧道点云噪声且保证主体数据完整性.     

基于轨道移动式激光扫描多期点云的隧道断面变形提取方法

针对轨道移动式激光扫描技术监测地铁隧道变形的点云数据特征和隧道断面变形信息提取与分析的问题,本文提出了一种基于轨道移动式激光扫描点云的隧道断面变形提取方法和处理流程.首先采用RANSAC圆柱检测法提取地铁结构特征部位点云,利用提取的隧道结构点云进行点云的粗配准.然后设计了一种基于权重的ICP算法的精配准方法,精配准后的隧道点云通过切片点云降维处理得到二维断面数据,利用断面的k近邻点拟合曲线提取隧道断面变形值,并采用弧线投影的方法对断面变形表达.实验验证表明,提出的基于曲线拟合隧道断面变形分析的方法和过程,能够准确高效地提取到0.7 mm以上的地铁隧道断面变形信息.     

基于中轴线的隧道点云去噪算法

隧道作为一个狭长的封闭空间,其点云内部噪声影响点云分析精度,有效去除隧道点云内部的噪声是基于点云隧道形变分析的关键.提出一种基于中轴线的隧道点云去噪算法.通过对点云双向投影获取隧道在水平和垂直方向的姿态变化,根据高阶多项式拟合两条平面曲线并插值中轴线控制点,通过定义空间线段的夹角加密控制点以表达中轴线.通过计算各控制点处的切平面实现对隧道点云的分割,计算各分块内点到中轴线的距离,并根据给定的距离阈值实现隧道内部点云噪声的过滤.通过两组实验分析证实该方法的可行性与精确性.第一组通过模拟隧道点云数据并采用该方法拟合中轴线,比较分析其与已知中轴线的精度.第二组通过分析处理实际的隧道点云数据,实现隧道点云内部噪声的去除.     

基于深度图像与分水岭的平面点云分割方法

根据目前点云数据分割的研究现状以及分水岭算法在图像处理中的应用,提出一种基于深度图像和分水岭算法的建筑物平面点云分割方法.该方法首先将平面点云数据生成深度图像并给像素赋予灰度值,再使用双边滤波算法进行滤波去噪,然后使用分水岭算法进行图像分割,得到分割结果后索引回原始点云数据,得到点云分割结果.为验证方法的可靠性与准确性,利用区域增长法、RANSAC算法以及欧式聚类法进行对比实验.通过对实验结果的对比分析,能有效地将不同点云面片分割出来,并且具有良好的准确度和完整度,分割结果质量较高,为点云的分割提供了新的思路与方法.     

一种考虑平面特征的室内稠密点云精简方法

针对室内稠密点云数据海量、信息冗余、处理难度大等问题,提出一种顾及平面特征的室内稠密点云精简方法。首先,通过无效点去除、统计滤波、体素滤波等完成稠密点云的格式检查、去噪和抽稀。然后,采用区域生长算法提取平面,并采用Alpha Shape算法提取其边缘信息。其次,将点云数据降维成图像,并提出一种融合聚类的四叉树分割方法实现目标聚类分割。最后,针对图像中不同聚类区域,采用3种采样策略回溯得到精简点云。试验选取公寓、卧室、会议室和办公室等典型室内场景测试方法性能。结果表明：与传统的随机采样、距离采样、八叉树采样等方法相比,该方法简化效果更佳,平均简化误差在3 mm以内。在保留场景平面特征和边缘细节信息的同时,显著降低点云存储空间。对于三维重建、地图管理和机器人导航有着重要意义。     

一种推扫式光子计数激光雷达点云滤波算法及其验证

提出一种用于推扫式光子计数激光雷达点云滤波方法。定义了一种线性径向基函数,利用这种基函数可以计算密度点密度值;基于此实现了一种粗滤波和精去噪结合的点云滤波算法,经过两个步骤的滤波之后能够对诸如植被等分层地物进行精细滤波。使用NASA的机载激光雷达MABEL的实际飞行数据对这种滤波算法进行了验证,并与中值滤波算法的效果进行了对比。结果表明算法能有效滤除与地面非常接近的噪声点,适合低密度地物目标点云的滤波处理,能够很好保留细节,其中植被滤波精度90.26%,地面点滤波精度96.11%。     

基于最小生成树的点云数据去噪方法

为了保证重建的模型质量或模型配准的精度,提出采用基于最小生成树的聚类算法将点云数据中的噪点去除,并在尸体股骨上对这种骨表面点云数据的获取方法的可行性和噪点去除方法的有效性进行了验证。实验证明,这种数据获取方法是可行的,所采用的噪点去除方法也是有效的。     

古建筑物三维点云数据去噪方法

目的研究k-means聚类算法和双边滤波去噪算法,解决古建筑物在建模中如何减少噪声点的问题.方法使用k-means聚类算法对点云数据进行k个集群划分,选择合适集群,获得最佳K值进行点云去噪,使用双边滤波算法对点云数据进行滤波去噪,选用Fandisk点云数据、bunny点云数据、沈阳建筑大学古建筑物老校门和八王书院点云数据进行去噪实验.结果选用的仿真模型和古建筑模型经过处理,点云数据模型表面光滑,边界特征保持良好.结论所提方法有效地去除了噪声点,增强了点云数据模型的光滑的和光顺度.     

混合滤波与改进双边滤波的点云去噪算法

激光扫描获取的曲面零件点云中包含的噪声点将影响零件的曲面拟合精度.提出了一种根据噪声分类分步降噪及光顺方法，利用kd tree结合K-means聚类算法去除离群点噪声，引入采样点曲率改进双边滤波因子，对非离群点噪声进行光顺.利用该方法对液力变矩器导轮叶片点云进行去噪，并与利用三坐标测量机接触式测量获得的叶片局部测量结果配准比较.实验结果表明，70%以上的接触式扫描测量点与利用本文方法去噪后的叶片点云之间的偏差在±10μm之间.表明该方法可以很好地保留扫描物体的几何特征，获得的点云模型能够满足后续模型重建的精度要求.     

基于面结构光的T型焊接接头成形角度测量

针对钛合金带筋壁板T型焊接接头成形角度的测量需求,基于面结构光三维扫描仪设计了三维点云测量系统,以获取T型焊接接头区域三维点云。首先,对三维点云进行预处理,利用统计滤波去除离群点,通过直通滤波剪除场景点云和冗余点云,再用体素化栅格法简化点云;然后,使用区域增长算法分割出T型焊接接头的筋板点云和壁板点云;最后,基于随机抽样一致性（RANSAC）算法拟合出分割后的筋板和壁板平面点云,得到平面法向量,计算求得T型焊接接头的成形角度。将焊接前的测量角度反馈给装配机器人,用来修正筋板的装配精度;焊接后的测量角度则用来评判焊接成形质量。计算结果表明,运用所提的点云数据处理方法能快速精确地计算出T型焊接接头的成形角度。     

三维激光扫描多视点云拼接新方法

提出了一种新的多视点云拼接算法．该方法首先根据点云观测数据，以一个二维平面网格以及网格中各网点所对应的z坐标来拟合参考点云；然后采用公共点对法将目标点云概略拼合到参考网格点云；最后，计算目标点云中各点至网格点云中相应网眼的距离，并以所有这些距离的平方和最小为准则，采用最小二乘法迭代解算点云坐标转换参数．实例证明，该方法算法可靠，操作简单，计算效率高，具有很强的实用价值．     

面向点云数据的复杂几何模型对象优化方法研究

针对高精度、高保真的点云数据在精简后点云数据重构网格精度降低误差增大的问题,提出了面向点云数据的复杂几何模型对象优化方法.首先通过空间八叉树法建立点云数据和网格的拓扑关系,并利用原始点云到重构网格的距离确定网格的误差,以目标精度为阈值,然后利用增点法对面片进行划分,最后根据插入点算法重新定位插入点.实验验证表明：利用该文方法对兔子和龙进行一次细分使得精简率90%兔子重构网格误差由0.81 mm提升到0.48 mm,精简率90%龙重构网格误差由0.36 mm提升到0.11 mm.     

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。     

基于盾构隧道环缝点云的中轴线提取方法

为了降低盾构隧道中轴线提取对原始点云预处理的要求,引入了点云特征提取方法。 首先, 以基于距离差特征的裂缝点云提取方法,识别盾构隧道管片拼接处的环缝点云;然后,以最小二乘 法对提取的环缝内散点进行环缝曲线拟合;最后,在环缝曲线的基础上提取隧道中轴线。 实验结果 表明:基于距离差特征的点云提取方法能够有效识别环缝点云,并在环缝点云的基础上拟合得到隧 道中轴线。 与传统提取方法相比,该方法更加快捷,且提取的中轴线更具有空间感。     

基于CATIA逆向工程复杂样条曲线重构方法研究

对于复杂零件的逆向设计,常常是通过激光、三坐标测量仪等方法对样件三维数据进行采集,可获得高质量的点云文件。但是这些点云文件数量很大,计算时将耗费过多的计算机资源。基于CATIA软件对点云数据进行过滤、划界、分网等处理方法进行了研究,运用曲线重构的方法,创建特征曲线组,利用多段曲线拟合获得点云的特征线网络,最后将拟合得到的曲线与原始点云数据进行误差分析。研究证明,通过这种方法可以获得质量更好、占据资源更小的曲线,为后续曲面和实体的生成奠定了精确基础。     

基于网格单元的点云降维处理算法

针对激光雷达采集数据时,由于会受到外界的干扰因素、扫描精度等负面影响,会使采集到的点云数据空间密度相差较大、存在着很大的噪声和孔洞,使得分析结果不能直接描绘实际物体的模型的问题,本文研究设计了一种基于二进制占网格的点云数据处理算法。首先将分割完成后的点云采用二进制网格的方式聚类进行降维处理,再将点云映射到网格单元中实现不同物体点云的快速聚集。最后,基于寻找出的点云主方向旋转点云从而.建立紧致随动的障碍物包围盒。通过实验验证,该方法能够在保证聚类精度的同时提高运算速度,其建立包围盒能够准确地反映障碍物的尺寸,具有良好的实时性与随动性,对移动机械臂自主避障提供了可靠的信息。     

改进的布料模拟算法在多波束点云粗差剔除中的应用

针对目前多波束滤波需要人工剔除的现状,在布料模拟滤波算法（cloth simulation filtering,CSF）基础上,提出了一种基于点云分割和自适应参数调整改进的CSF算法。先对多波束点云数据进行分割,然后根据点云数据的面积和标准差调整每块CSF算法的参数,再构建布料滤波模型剔除粗差点,最终将分割后的点云拼接生成水下地形点云数据。结果表明,本文算法与CSF算法相比,克服了过度滤波现象,而且对于不同地区与人工方法粗差点剔除比分别从1.03下降到1.01和从1.46下降到1.19;与人工剔除粗差相比,避免了遗漏粗差点,人工干预很少。     

采空区三维激光扫描点云数据处理技术

由于井下环境的复杂性,借助三维激光扫描仪获取的采空区边界三维空间信息点云数据中不可避免包含一些噪声点.为此,提出曲率-弦长比复合判据实现了对点云数据中高频噪声点的过滤处理,并运用随机滤波法去除点云数据中的低频随机噪声点,通过分段低次插值法实现空区模型曲线光顺处理.结果表明:过滤及光顺处理不仅有效去除了采空区点云数据中的噪声点,同时避免了采空区三维模型构建中自相交情况的出现,达到了采空区三维模型精确构建的目的.