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空间散乱三维点云数据处理与规则曲面点云拟合

空间散乱三维点云数据处理与规则曲面点云拟合

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作者：童子良安徽理工大学

学位级别：硕士

随着三维扫描技术发展的日益成熟,其已经被广泛地应用在众多研究领域。虽然三维激光技术可以快速地获取被测物体表面信息,但是获取的原始数据都是散乱的、含有大量噪声的三维空间坐标,在应用之前必须要经过去噪处理;由于获取原始点云数... 详细信息

随着三维扫描技术发展的日益成熟,其已经被广泛地应用在众多研究领域。虽然三维激光技术可以快速地获取被测物体表面信息,但是获取的原始数据都是散乱的、含有大量噪声的三维空间坐标,在应用之前必须要经过去噪处理;由于获取原始点云数据量过于庞大,如果直接进行处理,对硬件配置要求过高并且会大大降低效率,因此对空间散乱点云进行精简压缩是必不可少;除此以外,由于现实三维场景当中有大量的规则曲面模型,因此在后期的三维重建中,首先应当对含有大量规则曲面特征的点云数据进行拟合处理,以获得准确的模型参数。综上所述,本文将从点云去噪、点云精简以及规则曲面拟合三个方面的散乱点云数据处理相关算法进行深入研究,主要的研究工作如下可知:1、研究了散乱点云数据的结构以及它的的几何特征,分别讨论了点云邻域的搜索、点云曲率以及点云法向量的估计。在此基础上,根据点云噪声的特点,将点云噪声分为主体内噪声和主体外噪声,采用结合K-D树算法与高斯滤波的方法来剔除大尺度的体外点云噪声。对于混杂在主体内部的噪声,由于其余目标点云距离较近,使用随机采样一致算法（RANSAC）进行去除。实验表明,本文算法不仅可以消除游离在点云周边的体外噪声点云数据,对主体内点云噪声又能有效地去掉,使得点云模型表面光顺平滑。2、为了解决在点云精简过程中可以做到在削减点云数量的基础上同时也可以减少目标表面特征信息的缺失,本文提出了一种多参数评估点云特征区域的精简方法,结合点云曲率与法向量的相关计算,通过多种评判参数对点云特征区域进行检核与保留。并且通过实验证明该方法在保证点云数据不空洞的前提下,可以最大限度地保留模型的特征细节信息。实验表明,在不同精简度的条件下,模型Bunny、Dragon的点云精简率是不同。并且本文通过模型重建后的标准偏差和表面积变化率来评判精简的成果。3、为了克服传统拟合算法在拟合参数精度上的问题,本文提出将部分整体最小二乘应用到规则曲面点云拟合中,并且采用RANSAC算法估计的参数值作为模型迭代的初值,采用自适应修正的权阵来优化参数估计。通过模拟实验证明了本文方法可行性。并且为了进一步的验证本文算法的可靠性,选用不同半径的地球仪作为实验对象,最终实验数据表明,利用本算法最终计算出的单位权中误差和拟合精度都要高于RWTLS算法计算的结果。图[38]表[16]参考文献[90]

关键词：空间散乱点云点云数据去噪点云数据精简部分整体最小二乘规则曲面点云数据拟合

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