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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第3期32卷 367-377页

作者：张杰尚星宇王茜微刘秀平崔利宏唐科威辽宁师范大学数学学院大连116029 大连理工大学数学科学学院大连116023

以分割为基础的法向估计算法主要是通过法向的差异来构造点之间的相似性.针对由于距离属性的缺失,使这类算法对于紧邻面及一些光滑曲面的估计结果并不理想的问题,提出基于差异性累积与子空间传播的法向估计算法,利用最短路将法向的差异... 详细信息

以分割为基础的法向估计算法主要是通过法向的差异来构造点之间的相似性.针对由于距离属性的缺失,使这类算法对于紧邻面及一些光滑曲面的估计结果并不理想的问题,提出基于差异性累积与子空间传播的法向估计算法,利用最短路将法向的差异性和点的位置信息相融合.首先,对于部分点的邻域,找到邻域点间的最短路,通过叠加最短路中点的法向差异,计算点之间的相似性;然后,利用谱分割对邻域进行分割,选择一子邻域估计此点的法向;最后,为了提高效率,提出法向约束的子空间结构传播算法,其余邻域的分割结果由已有的分割结果进行推断.在Fandisk等仿真数据和Armadillon等真实扫描数据上的实验结果表明,文中算法能准确地恢复模型的尖锐特征,有效地克服噪声及非均匀采样.

关键词：法向估计尖锐特征子空间分割最短路径差异性累积

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基于最短路的差异性累积的法向估计算法

基于最短路的差异性累积的法向估计算法

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作者：尚星宇辽宁师范大学

学位级别：硕士

随着三维扫描仪的发展,人们可以方便地获取各种原始点云数据。逆向工程、工业制造等多种领域对这些原始点云数据的使用越来越广泛。法向量是点云的重要几何性质,快速、准确的得到法向是点云数据分析和处理的基础。点云的重建、渲染、各... 详细信息

随着三维扫描仪的发展,人们可以方便地获取各种原始点云数据。逆向工程、工业制造等多种领域对这些原始点云数据的使用越来越广泛。法向量是点云的重要几何性质,快速、准确的得到法向是点云数据分析和处理的基础。点云的重建、渲染、各向异性的光滑、分割、特征检测和提取等诸多应用,都依赖于高质量的法向信息。然而,对于尖锐特征点,其邻域是由两个甚至多个光滑曲面拼接而成,这使得准确的法向估计变得十分困难。若估计不准确,在点云数据处理时容易丢失曲面的细节特征,重建后的曲面难以恢复原始模型的几何特征。以分割为基础的法向估计算法主要是通过初始法向的差异来构造点之间的相似性。由于距离属性的缺失,这一类算法对于紧邻面及一些光滑曲面的估计结果并不理想。本文提出一种基于最短路的差异性累积的法向估计算法,利用最短路将初始法向的差异性和点的位置信息相融合,通过叠加最短路中点的初始法向差异,计算两点之间的相似性。如此计算获得的相似性不仅仅考虑了点之间法向的差异,还有效地利用了最短路本身所包含的结构信息,考虑了路径中点法向的变化情况,能有效地对紧邻面和光滑曲面的近邻结构进行刻画。本文算法的具体步骤为:首先,对于部分点的邻域,找到邻域点间的最短路,通过叠加最短路中点的初始法向差异,计算点之间的相似性;然后,利用谱分割将候选特征点的邻域分割为多个光滑的子邻域,并选择最优子邻域估计候选特征点的法向;最后,为了提高效率,提出法向约束的子空间结构传播算法,只需要通过差异性累积算法实现部分点的邻域分割,剩余点的邻域分割结果可由已有的分割结果进行推断。在Fandisk等仿真数据和Armadillon等真实扫描数据上的实验结果表明,文中算法能准确地恢复模型的尖锐特征,有效地克服噪声及非均匀采样。

关键词：法向估计尖锐特征子空间分割最短路径差异性累积

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基于邻域选取的点云法向估计算法研究

基于邻域选取的点云法向估计算法研究

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作者：王茜微辽宁师范大学

学位级别：硕士

随着三维激光扫描仪的普及和发展,获取三维点云数据的方式越来越简便.法向量作为点云数据最重要的属性之一,在诸多算法中具有重要作用.同时,高质量的点云法向量可以显著提高曲面重建、点云分割、点云去噪以及特征提取等诸多点云数据处... 详细信息

随着三维激光扫描仪的普及和发展,获取三维点云数据的方式越来越简便.法向量作为点云数据最重要的属性之一,在诸多算法中具有重要作用.同时,高质量的点云法向量可以显著提高曲面重建、点云分割、点云去噪以及特征提取等诸多点云数据处理算法的性能.然而,由于采样设备的局限性,点云数据通常存在离群点、噪声及非均匀采样,受到这些因素的影响,准确快速估计尖锐特征点的法向量是具有挑战性的.本文以邻域选取为核心思想提出两种高效准确的点云法向估计算法:基于差异性累积与子空间传播的法向估计算法(Normal estimation based on difference accumulation and subspace propagation,DASP)和基于邻域漂移的点云法向估计算法(Normal estimation of point cloud based on neighborhood drift,PCND).DASP算法是以分割为基础的.以往的以分割为基础的法向估计算法主要以法向为基础构造关联矩阵,实现邻域分割.然而,在一些邻域中,具有相似的初始法向的邻域点,可能位于不同的光滑曲面.DASP算法在计算关联矩阵时不仅考虑了法向信息,同时还考虑了点的位置信息.为了提高算法效率,DASP算法还提出了法向约束的子空间结构传播算法(Propagation of subspace structures of normal constraints,SPNC),利用区域增长实现邻域的分割.实验结果表明该算法能有效地对光滑曲面、紧邻面等几何结构进行刻画.虽然在算法的效率和性能上有一定提高,但受到最短路算法的约束,在效率方面具有一定局限性.进而,本文以偏移邻域选取思想为基础提出了更为快捷的算法.SPNC算法其核心为选取一个以非当前点为中心点的邻域对当前点的法向进行估计.以往算法在邻域的选取过程中强调被选择邻域要包含当前点.为提高效率,SPNC算法将该要求放宽为:被选邻域的中心点充分靠近当前点.首先,对当前点的近邻点构造其邻域,所有近邻点所对应的邻域构成候选邻域集.利用协方差分析对候选邻域进行评价,并选取最优邻域用于最终的法向估计.实验结果表明该算法在法向估计的质量上与前沿算法相持平,在运行速度上与传统PCA算法相近,可以最大程度兼顾法向质量与计算速度.

关键词：最短路径差异性累积邻域漂移尖锐特征法向估计

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