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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(2)
针对点云精简算法在处理点云数据时特征保留不完整和对小曲率点云精简造成数据空洞的问题,提出了一种融合k-means聚类和Hausdorff距离的点云精简算法。该算法在八叉树算法的基础上构建点云数据的拓扑关系,首先计算所有点云数据点的主曲率,然后计算点云数据点主曲率的Hausdorff距离,根据精简目标要求设定Hausdorff距离阈值,实现点云特征提取,最后对非特征区域进行k-means聚类提取特征点,并将两次提取的特征点融合得到精简结果。实验结果表明,该算法能较完整地保留模型的特征信息,并能避免形成空洞现象。 相似文献
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针对原始结构光钢轨轮廓点云数据量大、强噪声和离群杂点多的问题,本文提出了一种欧式聚类融合多种传统滤波方式的钢轨点云自适应精简的方法。采用点云欧式距离为特征量的聚类分割方法用于无效杂散点数据的识别和精简,采用统计滤波结合均匀体素下采样滤波方法实现点云初步去噪。在此基础上,通过欧式聚类分割噪点,采用自动获取滤波范围的自适应直通滤波去除轨底粘连数据,以保证点云配准的效率与准确性。本文提出的方法可有效精简无效数据和去噪,点云精简比约为94%,同时保留了原始点云的有效轮廓特征,为点云配准与磨耗点的高精度识别奠定了基础。 相似文献
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《国土资源遥感》2020,(2)
点云精简可有效降低无人机载Li DAR数据量,对后期点云存储和快速处理具有重要意义。采用K-means++方法对点云法向量进行聚类,以实现点云精简。首先,利用回波次数去除多次回波点云,在使用零-均值标准化方法对点云属性归一化后,利用KD树(K-dimension tree)建立点云索引构建点云K邻域;然后,采用主成分分析法估算点云法向量,借助肘方法确定最佳聚类数目;最终,通过K-means++聚类方法实现点云精简。将精简结果生成Delaunay三角网并转换为栅格数据,通过相关系数验证方法的有效性。结果表明:针对研究区69 544个点云数据,该方法可去除多次回波点云7 722个;对点云法向量进行聚类数目为8的K-means++聚类,对应的精简率为分别为81. 389%,81. 833%和85. 369%时效果较优;精简后生成Delaunay三角网的时间远低于精简前,且当按81. 833%进行精简处理时,相关系数最高,为0. 890。该方法可为点云精简提供参考。 相似文献
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激光雷达点云密度较大时会导致数据冗余,对点云数据的计算、存储及显示造成困难。本文针对激光雷达地形扫描点云的精简问题,提出了一种多因子分区点云精简方法。首先在改进点云组织方式的基础上,使用变异系数定权法并综合4种传统的点云特征提取因子,得到最终的综合评价因子,以划分特征点与非特征点;然后使用改进的八叉树将所有点依据其位置与数量划分为子集,并根据每个子集的特征点数量确定是否保留其中部分非特征点。该方法可更全面客观地对数据进行特征评估与选择,得到最具代表性的点,实现更高精度的精简。试验显示,多因子分区方法的误差比其他方法低20%～50%,且在整体试验区域精度的均匀性高5%～70%,证明该方法更优越。 相似文献
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地铁隧道三维激光扫描数据配准方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统的迭代最近点算法(ICP)用于多测站点云数据配准时计算效率低的问题,该文提出了一种基于特征点的ICP改进算法,该方法利用相邻两测站数据进行配准的实现。首先采用体素化格网方法对两点云数据集进行精简处理,并计算精简处理后每一点的法向量;然后利用kd-tree最近邻查询搜索特征点之间的对应关系;并通过估计出的最优变换矩阵更新至全局变换,以提高配准精度。实验结果表明,改进的ICP算法在地铁隧道点云数据配准中的效率高于其他的配准方法,为隧道变形监测工作的进行提供保证。 相似文献
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多视点散乱点云配准及压缩改进算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对多视点散乱点云数据,提出基于控制网的球靶标特征配准办法,并对配准后的原始数据进行基于特征保留的优化压缩,最后得到完整简洁的点云模型。利用扫描仪、全站仪获取球靶标同名点坐标,并计算出每站6个转换参数,将所有数据转换到所需的控制网坐标系下;压缩算法利用点云分块技术提高散乱点邻域的搜索效率,并计算点法矢、曲率,根据精简准则保留特征点,最后以八叉树理论为基础,细化网格直至最小网格达到要求,保留最小网格中具有代表性的一个点,删除其他点,完成数据精简。试验结果表明,配准方法中控制网的采用能够实现坐标系的转换,球靶标的运用能明显提高配准模型的精度和效率,压缩算法实现了点云数据的特征保留。 相似文献
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针对传统主成分分析点云法向量估算存在精度不高、人工干预等问题,提出了一种改进的主成分分析法向量估算方法,并根据点邻域法向量标准差实现了离散点云特征提取,最后对关键参数K取值进行讨论.通过引入高斯核函数为邻域点集权值计算公式,削弱了距离较远点对采样点法向量精度影响;以信息熵最小化为约束条件自适应选择最佳邻域尺度R,较好的顾及了局部点云空间特征的差异性.实验结果表明:该方法能很好的实现点云特征提取,改进后的点云法向量估算顾及点云邻域复杂程度,具有普适性强、自动化程度高的特点,建议关键参数K取值范围12～20.研究对点云配准、数据精简及模型重构等点云预处理研究具有理论参考价值. 相似文献
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介绍了逆向工程的基本知识,飞机曲面数据采集的一般流程;提出了点云数据预处理算法实现方法,包括点云滤波算法、点云数据精简算法和基于奇异值分解法的多视点云拼接算法,通过对数据的预处理,大部分数据噪声得以消除,数据量进一步简化,多视点云数据实现空间配准;研究了飞机曲面重建的数据处理流程,对飞机机体进行若干分区,按照点、线、面的建模处理流程对每个区进行独立建模;最后以Catia逆向建模模块对某型样机点云数据处理流程为例,详细探讨了飞机曲面重建的流程和精度验证等方法。实践证明,本文介绍的算法和处理方法切实有效,建模数据准确可靠。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(4)
针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。 相似文献
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室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。 相似文献
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平坦与丘岭地区GPS工程水准的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对ＧＰＳ工程水准网的布设、拟合法的模型选择和数据处理进行了探讨。通过实验网的布设和计算发现：在平坦和丘岭地区，控制面积不超出１００ｋｍ＾２时，按三等以上水准测量的精度联测网中６￣８个点，采用最佳三点平面拟合、二次多项式曲面拟合和ｈａｒｄｙ曲面拟合，求得ＧＰＳ工程水准高程的精度可达２￣４ｃｍ。 相似文献