三維點云數(shù)據(jù)處理中的若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)和測量技術(shù)的快速發(fā)展,三維點云數(shù)據(jù)在逆向工程、工業(yè)檢測、文物保護等領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛。但由于設(shè)備本身的測量誤差、測量范圍以及周圍環(huán)境等的影響,獲取的初始點云數(shù)據(jù)往往面臨著許多問題,因此需要對其進行孤立點檢測、數(shù)據(jù)平滑、多視拼接等相關(guān)的后續(xù)處理。論文的主要工作和研究內(nèi)容有:
　　1.在平均鄰域算法的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了孤立點自動檢測算法,該算法采用鄰域距離偏差作為判斷對象,使得孤立點檢測算法對參數(shù)設(shè)置的敏感度大大降低,提高

2、了穩(wěn)定性。實驗表明該算法能夠有效的去除大量離散的以及緊挨邊界的孤立點,且能夠保留模型的邊界信息,檢測效果比較理想。
　　2.利用移動最小二乘法在曲面擬合方面的優(yōu)勢,本文實現(xiàn)了一種基于移動最小二乘法的點云數(shù)據(jù)平滑算法,該算法實現(xiàn)的關(guān)鍵就是選擇合適的基函數(shù)和權(quán)函數(shù)。實驗表明該算法對含有大量噪聲點的三維點云數(shù)據(jù)具有很好的平滑作用,效果良好,且能最大程度的保留模型的基本特征。
　　3.實現(xiàn)了一種點云數(shù)據(jù)自動拼接技術(shù)。粗拼接中,在實現(xiàn)

3、標(biāo)志點自動匹配基礎(chǔ)上提出了一種基于RANSAC思想的誤匹配標(biāo)志點校正方法,該方法首先根據(jù)選定好的目標(biāo)模型和相關(guān)評判準(zhǔn)則,將所有的匹配標(biāo)志點分為內(nèi)點和外點,利用內(nèi)點計算出當(dāng)前最佳目標(biāo)模型參數(shù),經(jīng)過一定次數(shù)的隨機采樣后計算出最終的最佳目標(biāo)模型參數(shù),從而有效的去除點云數(shù)據(jù)自動拼合過程中出現(xiàn)的誤匹配標(biāo)志點。模擬實驗和拼接實例表明該方法是可行的,能有效地提高點云數(shù)據(jù)自動拼合的穩(wěn)定性;精確拼接中,采用了目前常用的迭代最近點算法,并將該算法分為計算最