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面向密集匹配点云的单体建筑物提取研究

面向密集匹配点云的单体建筑物提取研究

作者：张静茹辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

密集匹配点云作为一种新兴三维空间数据,可为大规模、低成本的单体建筑物获取提供数据支撑。但由于密集匹配影像质量的参差与匹配算法的局限性,生成的点云数据中存在大量噪声点与伪影。此外,点云中还存在与建筑物紧密相连的植被点云,这... 详细信息

密集匹配点云作为一种新兴三维空间数据,可为大规模、低成本的单体建筑物获取提供数据支撑。但由于密集匹配影像质量的参差与匹配算法的局限性,生成的点云数据中存在大量噪声点与伪影。此外,点云中还存在与建筑物紧密相连的植被点云,这些因素都会影响建筑物单体化提取效果,甚至会造成城市房屋信息统计失误。针对上述问题,提出了一种面向密集匹配点云的单体建筑物提取方法。首先,基于点云尺度信息计算得到空间分布特征,并与经过投票机制选取的RGB信息结合去除以植被点为主的非建筑物点云,减小无关点云影响;其次,利用八叉树原理对点云进行体素化完成下采样,解决数据量大、密度不均、噪声点造成的提取效率问题;再次,为解决传统法向量在粗糙点云表面上计算不准确的问题,采用基于移动最小二乘的法矢估计方法进行稳健法向量提取;最后,基于体素化区域生长算法,从颜色、稳健法矢等多方面进行规则约束,实现建筑物平面的高精度分割,并引入空间聚合模块,完成单体建筑物点云提取。实验采用国内武汉新洲区与国外Switzerland地区的密集匹配点云数据进行结果分析,其中非建筑物点云滤波准确率分别达到92.26%、96.04%,对比于传统单一指数滤波方法效果提升5.03%、3.47%。建筑物单体分割的平均准确率达到97.85%,与传统的区域增长算法、基于直方图的建筑物单体算法、DBSCAN聚类算法、以及ST-DBSCAN聚类算法相比,所提算法在单体建筑物提取上具有更高的精度和更好的效果。论文有图27幅,表9个,参考文献51篇。

关键词：密集匹配点云建筑物点云提取区域生长算法点云分割点云滤波

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单幅图像的去高光技术研究

单幅图像的去高光技术研究

作者：赵芳沈阳理工大学

学位级别：硕士

在日常生产生活中,图像处理变得越来越重要,图像处理的效果与图像质量的好坏息息相关,然而图像的质量往往不尽如人意,高光便是造成图像质量下降的一个重要原因。根据双色反射模型,物体表面的光可以分为镜面反射光和漫反射光两种。漫反... 详细信息

在日常生产生活中,图像处理变得越来越重要,图像处理的效果与图像质量的好坏息息相关,然而图像的质量往往不尽如人意,高光便是造成图像质量下降的一个重要原因。根据双色反射模型,物体表面的光可以分为镜面反射光和漫反射光两种。漫反射光代表物体本身的色彩信息,镜面反射光即为高光,并且高光成分的光照强度远远大于漫反射光的光照强度。因此当物体表面发生镜面反射的时候,物体的纹理信息,色彩信息就会变弱,甚至于当镜面反射光达到饱和状态时,物体表面的信息会完全失去。所以,去除高光图像中的高光成分,恢复图像原本的信息,对于提升图像质量显得尤为重要。本文研究了单幅图像的去高光算法,主要包括高光区域的检测和高光区域的去除。在进行高光检测的时候,主要用到的算法是视觉显著性检测算法(LC算法)和区域生长算法。LC算法通过计算高光图像中每个像素点与除自己以外的所有其他像素点的灰度值的差值再求和来得到图像的显著值,为了将高光图像中的高光区域与其他颜色突出的区域区别开,在使用LC算法之前,首先将原始高光图像从RGB颜色空间转换到YCr Cb颜色空间,接着将满足一定条件的显著值作为区域生长算法的种子点,区域生长算法根据选取的初始种子点和设置好的生长准则在高光图像中将高光区域检测出来,但由于检测出的高光区域存在凹陷、角点等问题,所以又使用了漫水填充算法——根据像素值灰度值之差,将相同区域进行填充,并且在使用该算法的时候,将其填充区域进行适当地扩大,最终得到较为平滑的检测图像。然后将得到的检测图像作为高光去除算法——Criminisi算法的掩膜图像,由于传统Criminisi算法得到的去除高光的效果图不太理想,所以本文在其基础上通过引入结构张量对其进行了一些改进,主要体现在计算优先权、匹配准则以及更新置信度三个方面。对本文提出的去高光算法与其他的图像去高光算法进行实验对比,证实本文的去高光效果更好,使得去除高光之后的图像更加清晰。

关键词：高光去除 LC算法区域生长算法 Criminisi算法

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基于特征提取的机械零件三维重建研究

基于特征提取的机械零件三维重建研究

作者：张清兰江南大学

学位级别：硕士

随着全球新一轮科技革命及产业变革的不断深入开展,全球科技和产业竞争日趋激烈,智能制造成为全球制造业未来的发展趋势,三维重建技术是实现新型工业化、推动现代制造生产体系的重要应用技术。基于点云研究物体表面几何特征的三维重建,... 详细信息

随着全球新一轮科技革命及产业变革的不断深入开展,全球科技和产业竞争日趋激烈,智能制造成为全球制造业未来的发展趋势,三维重建技术是实现新型工业化、推动现代制造生产体系的重要应用技术。基于点云研究物体表面几何特征的三维重建,是智能制造中建模仿真、精密检测、优化设计等机械应用领域的重要手段。基于此,针对机械零件特有的表面特点,本文主要研究了多视角点云采集、点云预处理、点云分割、表面重建,最终基于VS平台开发各模块功能集成的可视化软件。在点云表面采集时,选择飞行时间法3D相机采集点云,根据相机视角遮挡的特点,采用相位不一致的多视角点云采集方法,研究多视角点云预处理算法,分析比较点云滤波算法,提出体素滤波法对各零件的多视角点云进行降采样(即下采样)。根据不同视角之间的特征对应关系,提出采样一致性初始(SAC-IA)算法和FPFH特征进行点云粗配准,迭代最近点(ICP)算法进行点云精配准形成完整的三维点云数据。统计点集间的距离均方根误差,进行配准结果的精确度验证。对预处理点云进行分割研究,分析比较经典点云分割算法的不同实验结果,针对圆角等过渡边缘特征无法精确分割的问题,在传统区域生长算法的基础上提出一种基于特征提取的改进算法,构建快速点特征直方图(FPFH)、法线夹角和曲率作为区域生长阈值。研究FPFH特征维度对点云的影响,确定曲率与FPFH维度相关性,提取FPFH特征生长阈值,通过对比分析传统生长算法分割效果,确定法线夹角生长阈值及曲率生长阈值。实验论证了分割算法的鲁棒性,可以精准分割出位于曲面邻接处的圆角边缘特征。根据几何表面特征分类,研究隐式表面重建规则曲面特征和参数表面重建自由曲面特征。平面特征和球面特征采用线性最小二乘法提取参数,柱面特征和锥面特征建立距离函数的非线性最小二乘模型,通过随机采样一致性算法拟合提取迭代初值,采用Levenberg-Marquardt法获取更精确的迭代参数。对于自由曲面特征,提出一种基于B样条参数曲线迭代插入双向节点的增采样(即上采样)方法,将增采样的B样条曲线控制点作为网格重建点云,通过贪婪投影三角化算法构建三角域网格,完成自由曲面重建。经实验对比分析,确定B样条拟合曲面的参数设置,并验证自由曲面重建精度。基于Microsoft Visual Studio平台、Qt控件、PCL点云处理库、VTK图形处理库进行可视化重建软件的开发。通过Qt控件实现软件框架,采用VTK库进行窗口可视化与交互,在PCL库的基础上实现点云滤波、点云配准、点云分割、表面重建四个模块的算法及功能开发,以C++语言进行编程,实现从点云到机械零件三维重建技术中各关键环节的可视化。

关键词：特征提取点云分割区域生长算法最小二乘法 B样条曲面

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面向角膜地形图仪的图像处理算法研究与实现

面向角膜地形图仪的图像处理算法研究与实现

作者：廉治文中北大学

学位级别：硕士

近年来,青少年近视眼的低龄化和高发病率已经成为全民关注的重点公共卫生和社会问题。计算机辅助角膜分析系统的诞生给眼科辅助诊断带了一项重要变革,极大地助力了相关眼科仪器的发展。角膜地形图仪是以Placido盘为基础,通过对采集的Pla... 详细信息

近年来,青少年近视眼的低龄化和高发病率已经成为全民关注的重点公共卫生和社会问题。计算机辅助角膜分析系统的诞生给眼科辅助诊断带了一项重要变革,极大地助力了相关眼科仪器的发展。角膜地形图仪是以Placido盘为基础,通过对采集的Placido盘光学成像图片的角膜特征信息进行提取,并通过定量的指标对形貌信息进行评价,以帮助临床医生更好的诊治人眼光学病变。随着图像处理技术与机器视觉成像技术的快速发展,研究角膜地形图仪中的关键智能算法也成为研究的热点。目前,市场上主流的角膜地形图仪仍然以手动为主,主要依赖医生的操作来进行拍摄、采集,而系统自动化是未来发展的方向,通过减少外界的介入来减小误差,可以极大的增强医生的工作效率,对临床医疗领域眼科辅助治疗有着重要的现实意义和临床价值。为此,本文重点深入研究了仪器系统中的关键算法—图像采集中基于合成平均滤波器(Average of Synthetic Exact Filters)改进的瞳孔定位与跟踪算法,图像后处理中Placido盘图像环中心定位、环边缘检测及特征点提取,并基于MFC(Microsoft Foundation Classes Library)搭建初步的软件平台。具体的工作内容如下:(1)基于ASEF改进的瞳孔的实时定位与跟踪算法。传统的ASEF在训练用于匹配的合成平均滤波器时,数据集中每张图像只会使用一次构成单个图像响应结果,最后将所有的数据集训练的单个结果求和后通过均值以抑制干扰信息,这样不能高效的使用每一张图片的特征信息。首先本文针对该问题进行研究,通过改进合成平均滤波器训练方法,在训练的过程中通过区域生长算法确定目标区域,并通过目标区域的大小构造合适的自适应权值滤波器,在训练时根据区域内不同点的位置对该点的响应给予权值,最后通过数据集中每张图像的均值来得到改进的自适应合成平均滤波器。改进后的算法充分利用了目标区域中每个点与图像的关联信息,使得在求解合成平均滤波器过程中引入了依赖距离来确定滤波器权重的特性,能够更充分地使用图像的特征信息,且更有效的对背景干扰信息进行求平均抑制。同时改进的算法保留了ASEF将时域卷积转换为频域乘积的运算简单的优势,提高了构造滤波器匹配检测的准确率,最后通过实验验证了改进后算法的性能。本文在训练中对图像进行了+10,+5,-5,-10等不同角度数下旋转,使得训练的滤波器可以适用较多复杂的情况。通过实验表明,在检测耗费时间及准确率两方面,新算法在保留耗费时间上的优势上准确率得到了很好的提升。(2)本文对上述跟踪算法所采集的角膜图像进行处理。对图像采集中的清晰度判定算法进行研究,根据本文中图像特点,选取合适的算法进行清晰度判定以采集到较为清晰的图像。图像后处理中,通过对角膜图像进行滤波、裁剪等预处理,并根据自适应阈值、腐蚀膨胀、连通区域等算法分割提取出角膜圆环有效区域,为后续的数据后处理做了铺垫。最后,对圆环的中心定位算法进行了研究,通过霍夫梯度变换算法(Hough)进行中心定位并基于亚像素进行校正,并对24或32圆环进行圆环提取以及对应圆环上的特征点进行提取。(3)本文基于MFC图形界面框架初步搭建了软件平台设计,并配合数据库实现了软件的基本功能。通过以上工作,基本完成所涉及的面向角膜地形图仪的图像处理算法的研究与实现,通过对实验结果的分析,算法可以较好的满足实际轻量化平台的应用需求。

关键词：角膜地形图仪合成平均滤波器区域生长算法目标跟踪图像处理

风机叶片缺陷识别与运行状态评估及系统可视化实现

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风机叶片缺陷识别与运行状态评估及系统可视化实现

作者：张睿哲华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

近年来新能源发电发展非常迅速,作为重要支柱之一的风力发电也得到了广泛的研究与应用。风力发电有风能资源丰富、技术较为成熟的优势,也同样面临着发电环境恶劣、运行工况复杂导致的运维成本高和故障后果严重。因此,对风电机组的重要... 详细信息

近年来新能源发电发展非常迅速,作为重要支柱之一的风力发电也得到了广泛的研究与应用。风力发电有风能资源丰富、技术较为成熟的优势,也同样面临着发电环境恶劣、运行工况复杂导致的运维成本高和故障后果严重。因此,对风电机组的重要部件和运行工况进行及时监测是十分有必要的。首先,因故障导致停机时间最长的风机叶片部件急需更高效的缺陷识别方法。本文介绍了风机叶片常见的缺陷种类,然后从叶片缺陷的颜色比周围更深、分布为块状或点状的特点出发,提出了基于自适应参数区域生长算法的风机叶片缺陷识别算法,并验证了算法的有效性。其次,由于各种原因导致故障停机的部件还有十余种,除专项诊断外需要一个整体评价的系统。本文构建系统性的风机评价指标体系,然后推导出一种新的一致性优化方程,并提出利用蚁群算法优化层次分析法的一致性,降低了指标权重值与专家打分值的偏差;再根据风电机组运行数据和运行指标的特点,通过劣化处理和计算隶属度操作,最终获得风电机组每个层面和整体性的运行状态评价值。最后,传统的应用程序的数据采集与监测系统具有可扩展性差、维护成本高等弊端。本文提出基于Canvas浏览器与服务器的风电的系统可视化方案,并介绍了其结构与功能设计、数据库字段名选取和前端后端信息交流技术的选择,最终实现了带有风机叶片缺陷识别算法模块和风电机组运行状态评估模块的风电系统可视化。

关键词：区域生长算法 Canvas 模糊层次分析法蚁群算法风电机组

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基于航迹数据的终端区功能扇区划分

基于航迹数据的终端区功能扇区划分

作者：陈姝含中国民航大学

学位级别：硕士

为消化民航高速发展带来的空中交通大流量,需要将空域划分成更多的管制扇区,以减轻管制工作负荷,合理的扇区划分还将提升管制运行效率。针对未来流量管制部门还面临相应的中长期扇区规划问题,本研究提出了一个终端区扇区划分新方法。目... 详细信息

为消化民航高速发展带来的空中交通大流量,需要将空域划分成更多的管制扇区,以减轻管制工作负荷,合理的扇区划分还将提升管制运行效率。针对未来流量管制部门还面临相应的中长期扇区规划问题,本研究提出了一个终端区扇区划分新方法。目前,终端区的扇区划分基本依靠管制经验,在面对未来流量时,因缺少经验的积累,难以给出扇区规划的合理性解释。本研究在已知空域结构的情况下,基于对航迹数据的分析,以扇区内交通流的运行趋势尽量相同为优化目标,提出了一种终端区功能扇区划分方法,并以北京终端管制区为例,针对扇区划分问题从三维的角度进行了功能扇区的划设。对于未来流量,利用该方法也可以在已知空域结构的情况下,给出基于仿真航迹的扇区规划方案。首先,通过分析航空器在终端区内的运行状态,提出基于最小长度描述原则的航迹分段数学模型,提高了分段的准确性和效率;针对于大量的航迹数据分段,提出了一个航迹分段最优解的求解方法,并设计了求解算法。然后,总结了管制员工作负荷的量化方法并依据其基础研究,建立了以航迹段为最小计算单元的管制员工作负荷量化数学模型,将工作负荷分为三类:监视管制负荷、冲突解决管制负荷以及协调管制负荷;依据DORATASK原则,确定了扇区的数目,为功能扇区划分做准备工作。最后,对航迹聚类相关研究进行总结,利用DBSCAN聚类算法对子航迹进行聚类,将属性相同、距离相近的子航迹划为一类;介绍了区域生长算法,提出了一个基于改进区域生长算法的功能扇区划分数学模型,以相同簇的子航迹尽量在同一扇区为目标,以管制员工作负荷以及扇区的横纵比为限制条件进行生长得到初始划分结果,并结合专家定性分析最终确定划设结果。为验证模型的有效性,以北京终端区为研究对象,介绍终端区基本空域以及运行情况;利用本研究提出的功能扇区划分方法在三维空间中对其进行扇区划分,分析结果显示了模型的有效性。

关键词：空中交通管制扇区划分功能扇区聚类算法区域生长算法

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低对比度条件下联合收割机导航线提取方法

农业工程学报 2020年第4期36卷 18-25页

作者：曾宏伟雷军波陶建峰张伟刘成良上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

针对强光照下成熟小麦已收割区域和未收割区域对比度低、收割边界获取难度大的问题,该文提出了一种基于区域生长算法的联合收割机导航线精确提取方法。对摄像头采集的作物收割图像,利用区域生长算法分割出图像中未收割区域。生长阈值通... 详细信息

针对强光照下成熟小麦已收割区域和未收割区域对比度低、收割边界获取难度大的问题,该文提出了一种基于区域生长算法的联合收割机导航线精确提取方法。对摄像头采集的作物收割图像,利用区域生长算法分割出图像中未收割区域。生长阈值通过对图像灰度直方图高斯多峰拟合进行自适应计算。对分割得到的二值图像进行形态学处理,获取作物已收割和未收割区域分界线,然后采用最小二乘法拟合收割机作业导航线。试验结果表明:在小麦已收割和未收割区域对比度很低的情况下,所提方法能够精确地提取出小麦收获边线,并得到收割机作业导航线,与人工标定导航线夹角平均误差小于1.21°,可以为联合收割机的自动导航研究提供参考;处理一张900×1200像素的图像时长约0.41 s,基本满足联合收割机导航作业的实时性要求。与传统方法对比发现,该文方法不易受作物生长密度和麦茬的干扰,导航线的提取精度更高,单幅图像的处理时间略有增加,但基本满足实时性作业要求。

关键词：机械化机器视觉导航联合收割机区域生长算法多峰高斯拟合最小二乘法

基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割

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农业机械学报 2018年第2期49卷 149-155,206页

作者：陈崇成李旭黄洪宇福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州350116 福州大学空间数据挖掘与信息共享省部共建教育部重点实验室福州350116

近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某... 详细信息

近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。

关键词：无人机单木提取影像匹配点云区域生长算法植被高度模型

利用细化空间分隔法的房间细部级室内导航元素提取

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武汉大学学报（信息科学版） 2021年第2期46卷 221-229页

作者：刘明蕾危双丰黄帅汤念北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京102616 代表性建筑与古建筑数据库教育部工程中心北京102616 自然资源部城市空间信息重点实验室北京102616 建筑遗产精细重构与健康监测北京市重点实验室北京102616

现有的室内三维模型重建中,通常将墙等承担空间分隔作用的室内导航元素看作一个整体,通过对墙的提取来实现房间子空间的分割。然而,一面墙的两个墙面形态上的差异会造成室内三维重建过程中房间细节的损失,并且引起门窗提取的困难。针对... 详细信息

现有的室内三维模型重建中,通常将墙等承担空间分隔作用的室内导航元素看作一个整体,通过对墙的提取来实现房间子空间的分割。然而,一面墙的两个墙面形态上的差异会造成室内三维重建过程中房间细节的损失,并且引起门窗提取的困难。针对这一现象,提出了一种细化空间分隔的思想,通过将一面墙细化为两个墙面,利用区域生长算法获取墙面角点,从而获得室内的精细化表达;同时利用对应墙面上对应区域的点云密度比对方法,规避门窗提取中遮挡墙面的障碍物对提取结果的影响。结果表明,该方法可以对室内门窗进行有效地提取,从而为导航网络的生成提供了重要依据。

关键词：点云室内导航元素细化空间分隔区域生长算法