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一种散乱点云的均匀精简算法 被引量：53
1
作者 李仁忠 杨曼 +1 位作者 刘阳阳 张缓缓 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期89-97,共9页
针对散乱点云数据密度大、重建时间长、效率低等问题,提出了一种散乱点云的均匀精简算法。该算法基于开源C++编程库点云库(PCL),利用PCL的体素化栅格类创建一个K邻域三维体素栅格,结合包围盒法对输入的点云数据进行K邻域距离计算和法线... 针对散乱点云数据密度大、重建时间长、效率低等问题,提出了一种散乱点云的均匀精简算法。该算法基于开源C++编程库点云库(PCL),利用PCL的体素化栅格类创建一个K邻域三维体素栅格,结合包围盒法对输入的点云数据进行K邻域距离计算和法线估计,确定每个小立方栅格的重心,并以其来近似显示这个小立方栅格内所有的数据点,达到精简点云的目的,最后利用贪婪三角投影类对精简后的点云实现三角网格面重建并显示其效果。实验结果表明,该算法在充分保留点云数据几何特征的前提下,能有效滤除部分点云数据冗余量,且精简结果比较均匀,避免了大规模精简所出现的空白区域,提高了重建效率。 展开更多
关键词 图像处理 点云精简 点云库 体素栅格 三角网格面
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特征保持点云数据精简 被引量：44
2
作者 袁小翠 吴禄慎 陈华伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2666-2676,共11页
由于三维扫描设备采集的点云数据庞大,本文提出了一种特征保持的点云精简方法以在减少冗余数据的同时更好地保持原始曲面的几何特征。首先,利用K均值聚类法在空间域对点云全局聚类,对点云构建K-d树并以K-d树的部分节点作为初始化聚类中... 由于三维扫描设备采集的点云数据庞大,本文提出了一种特征保持的点云精简方法以在减少冗余数据的同时更好地保持原始曲面的几何特征。首先,利用K均值聚类法在空间域对点云全局聚类,对点云构建K-d树并以K-d树的部分节点作为初始化聚类中心。然后,用主成分分析法估计点云法矢和候选特征点,遍历每个聚类,若类中包含特征点则将该类细分为多个子类,细分时将聚类映射到高斯球。最后,基于自适应均值漂移法对高斯球上的数据进行分类,高斯球上的聚类结果对应为空间聚类细分结果,各聚类中心的集合为精简结果。以多个实物模型为例验证了算法的有效性。结果表明,本文方法精简的点云在平坦区域保留少数点,在高曲率区域保留更多的点。相比于非均匀网格、层次聚类、K均值点云精简法,该方法对包含尖锐特征的曲面精简误差最小,更好地保留了原始曲面的几何特征。 展开更多
关键词 点云精简 主成份分析 K均值聚类 均值漂移 高斯映射
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于法向量夹角信息熵的点云简化算法 被引量：37
3
作者 陈西江 章光 花向红 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期328-336,共9页
针对点云简化很难完全保证精度和速度上达到最优的问题,提出了基于法向量夹角信息熵的点云简化算法。利用经典的主成分分析方法来估计点的法向量,计算法向量与参考平面的夹角,利用最邻近点搜索算法,确定每个点的K个最邻近点,并根据信息... 针对点云简化很难完全保证精度和速度上达到最优的问题,提出了基于法向量夹角信息熵的点云简化算法。利用经典的主成分分析方法来估计点的法向量,计算法向量与参考平面的夹角,利用最邻近点搜索算法,确定每个点的K个最邻近点,并根据信息熵的定义,提出法向量夹角局部熵模型,局部熵的大小直接反映了表面的特征状况;针对不同区域局部熵大小,进行逐步的点云简化,从而可以保留凸变区域较多的点,精简较多平面区域的点,实现点云的非均匀简化。实验结果表明,该方法在简化精度和速度上都能达到较优。 展开更多
关键词 遥感 误差熵 点云简化 法向量
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基于K-means聚类的RGBD点云去噪和精简算法 被引量：30
4
作者 苏本跃 马金宇 +1 位作者 彭玉升 盛敏 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2329-2334,2341,共7页
针对Kinect等深度相机扫描获取的点云数据数量庞大、噪声较多的问题,提出一种特征保持的点云去噪和精简算法。使用K-D树快速分类点云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值;使用K-means聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点... 针对Kinect等深度相机扫描获取的点云数据数量庞大、噪声较多的问题,提出一种特征保持的点云去噪和精简算法。使用K-D树快速分类点云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值;使用K-means聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点到聚类中心的欧式距离和邻近点曲率变化判断是否为噪声点;通过保持特征的点云精简算法实现对点云数据的简化。实验结果显示,算法快速有效,对于去除大量外部噪声有良好效果,且精简后的点云数据保持了原始点云特征。 展开更多
关键词 K—means聚类 点云去噪 点云精简 RGBD数据
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基于体素化网格下采样的点云简化算法研究 被引量：28
5
作者 袁华 庞建铿 莫建文 《电视技术》 北大核心 2015年第17期43-47,共5页
针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题,提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒,把点云数据划分进三维体素栅格中去;其次计算点云的k邻域,进行曲面法向量估计;然... 针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题,提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒,把点云数据划分进三维体素栅格中去;其次计算点云的k邻域,进行曲面法向量估计;然后,在三维体素栅格中选择满足要求的数据点,实现点云下采样;最后,调用Power Crust对下采样点云数据进行曲面重建,在三维可视化类库Visualization Toolkit(VTK)进行显示。实验结果表明,该算法能够加快三维点云数据的重建速度,较好地保持了点云特征,提高曲面重建的效率和鲁棒性,适合实时处理。 展开更多
关键词 三维点云 体素化栅格 点云简化 Power CRUST 曲面重建
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特征提取的点云自适应精简 被引量：28
6
作者 刘迎 王朝阳 +1 位作者 高楠 张宗华 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期245-254,共10页
作为一种反映物体形貌的三维信息,点云数据的原始数据量十分庞大,直接对过多的数据进行操作会影响后续重建等工作。本文提出了一种新的点云特征提取自适应精简算法。首先对原始点云进行空间划分,构建点的k邻域,设置特征参数,进行特征分... 作为一种反映物体形貌的三维信息,点云数据的原始数据量十分庞大,直接对过多的数据进行操作会影响后续重建等工作。本文提出了一种新的点云特征提取自适应精简算法。首先对原始点云进行空间划分,构建点的k邻域,设置特征参数,进行特征分析,识别不同区域的信息和数据。然后针对平面数据预先进行边界的检测和提取,对剩余部分进行精简。最后,针对非平面区域,先提取特征,再根据曲率的不同进行不同程度的精简。办公室数据扫描实验结果表明,处理大小为百万以内点的点云模型可以在几秒之内完成,精简比能够达到90%以上,与原始数据间的误差较小:平面部分在精简前后平均偏差均在0.02mm以内,波动很小,为0.005 7mm;非平面区域精简前后的平均偏差均在0.08mm左右,差值仅为0.000 3mm,精简精度得以保证。因此,利用提出的算法处理后的数据能更好地展示物体的形貌。 展开更多
关键词 点云精简 自适应精简 k邻域 面拟合
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空间栅格动态划分的点云精简方法 被引量：26
7
作者 傅思勇 吴禄慎 陈华伟 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期245-253,共9页
常规的特征保持点云精简方法需计算全部点云的微分信息,但直接计算高密度或含噪点云的微分信息存在一定偏差,导致点云精简效果不佳。提出一种基于栅格动态划分的点云精简方法。首先对模型进行空间栅格初划分,利用随机采样一致性算法剔... 常规的特征保持点云精简方法需计算全部点云的微分信息,但直接计算高密度或含噪点云的微分信息存在一定偏差,导致点云精简效果不佳。提出一种基于栅格动态划分的点云精简方法。首先对模型进行空间栅格初划分,利用随机采样一致性算法剔除栅格内的干扰点,然后采用最小二乘法对剩余点进行平面拟合并计算平整度值,根据平整度值判别该栅格是否细分,将平坦区域压入大间距栅格内,特征丰富区域划分至小栅格中。针对小栅格内的点引入高斯函数降低远距离点对特征识别贡献的权重,综合曲面变化度和邻域法向量夹角信息共同识别特征点并保留,大栅格内的点根据栅格间距大小采用不同的采样率采样。与随机采样法、栅格法、曲率精简法对比实验结果表明,该方法能较好地保持模型细微特征且避免孔洞的出现,精简后模型的最大偏差为1.502 mm,远小于其他三种方法;随着噪声强度的增加,本文方法的精简误差相对较小且变化平缓,在35dB噪声下,平均偏差仅为随机采样法和栅格法的40%,曲率精简法的50%。 展开更多
关键词 机器视觉 点云精简 空间分割 平面拟合 特征提取
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基于三维点云的苹果树叶片三维重建研究 被引量：23
8
作者 张伟洁 刘刚 +2 位作者 郭彩玲 宗泽 张雪 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期103-109,共7页
叶片是果树冠层的重要组成部分,对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析,还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。... 叶片是果树冠层的重要组成部分,对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析,还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。本文提出一种基于三维点云的苹果树叶片结构形态三维重建方法。首先针对叶片的形态特点选择合适的三维激光扫描仪获取苹果叶片三维点云;基于包围盒法搜索K邻域,计算点云中点与其邻域点的平均距离,并设定距离阈值作为判定中心点是否为离散点的依据,进而确定离散点并去除;利用最小二乘原理实现点云局部曲面拟合以及法向量、曲率的计算,提取叶片边界点;对于非边界点部分,根据中心点法向量与其邻域法向量的关系,对点进行不同程度的精简;最后对处理后的叶片点云完成三维重建。结果表明,构建的叶片模型能够较好的保留叶片的三维形态特征,可以为果树冠层重建和光照分布计算提供基础。 展开更多
关键词 苹果叶片 三维重建 点云去噪 点云精简 曲率计算
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基于k-means聚类的点云精简方法 被引量：21
9
作者 贺一波 陈冉丽 +1 位作者 吴侃 段志鑫 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第9期88-91,共4页
提出了一种基于k均值(k-means)聚类的点云精简方法。与包围盒法相比,在压缩率近似相同的条件下,kmeans聚类方法能较好地保留细节特征,与原始数据的稠密稀疏分布更加一致,所建模型表面更光滑。
关键词 图像处理 点云精简 K均值聚类 曲面拟合 均方根曲率 压缩率
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自适应K-means聚类的散乱点云精简 被引量：20
10
作者 陈龙 蔡勇 张建生 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期1089-1097,共9页
目的点云精简是曲面重建等点云处理的一个重要前提,针对以往散乱点云精简算法的精简结果存在失真较大、空洞及不适用于片状点云的问题,提出一种自适应K-means聚类的点云精简算法。方法首先,根据k邻域计算每个数据点的曲率、点法向与邻... 目的点云精简是曲面重建等点云处理的一个重要前提,针对以往散乱点云精简算法的精简结果存在失真较大、空洞及不适用于片状点云的问题,提出一种自适应K-means聚类的点云精简算法。方法首先,根据k邻域计算每个数据点的曲率、点法向与邻域点法向夹角的平均值、点到邻域重心的距离、点到邻域点的平均距离,据此运用多判别参数混合的特征提取方法识别并保留特征点,包括曲面尖锐点和边界点;然后,对点云数据建立自适应八叉树,为K-means聚类提供与点云密度分布相关的初始化聚类中心以及K值;最后,遍历整个聚类,如果聚类结果中含有特征点则剔除其中的特征点并更新聚类中心,计算更新后聚类中数据点的最大曲率差,将最大曲率差大于设定阈值的聚类进行细分,保留最终聚类中距聚类中心最近的数据点。结果在聚类方面,将传统的K-means聚类和自适应K-means聚类算法应用于bunny点云,后者在聚类的迭代次数、评价函数值和时间上均优于前者;在精简方面,将提出的精简算法应用于封闭及片状两种不同类型的点云,在精简比例为1/5时fandisk及saddle模型的精简误差分别为0.29×10^(-3)、-0.41×10^(-3)和0.037、-0.094,对于片状的saddle点云模型,其边界收缩误差为0.030 805,均小于栅格法和曲率法。结论本文提出的散乱点云精简算法可应用于封闭及片状点云,精简后的数据点分布均匀无空洞,对片状点云进行精简时能够保护模型的边界数据点。 展开更多
关键词 点云精简 八叉树 K—means聚类 片状点云 边界点
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八叉树索引的三维点云数据压缩算法 被引量：19
11
作者 姚顽强 郑俊良 +1 位作者 陈鹏 陈卫南 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期18-22,共5页
针对现有的三维点云简化算法普遍存在运行效率较低、内存消耗大、处理时间过长等问题,该文利用八叉树索引的速度优势和点云数据空间分割的逻辑结构,并结合三维点云网格简化算法高效的优势,提出一种基于八叉树索引的三维点云简化算法。... 针对现有的三维点云简化算法普遍存在运行效率较低、内存消耗大、处理时间过长等问题,该文利用八叉树索引的速度优势和点云数据空间分割的逻辑结构,并结合三维点云网格简化算法高效的优势,提出一种基于八叉树索引的三维点云简化算法。该算法基本满足点云简化的理想标准,计算快速、运行时间短。利用实测大雁塔数据对各种三维点云压缩算法进行比较,结果表明该文提出的新算法对点云数据的压缩简化效率和压缩率较现有算法均有较大提高。 展开更多
关键词 八叉树 三维点云 点云简化 网格法
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一种基于特征提取的点云精简算法 被引量：17
12
作者 张文明 吴旭 +1 位作者 高雅昆 李海滨 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期733-738,共6页
针对激光点云数据中存在的大量冗余信息,造成传输、存储等后续处理环节付出多余的硬件和时间成本的问题,提出了一种基于特征信息的点云精简方法。利用自适应近邻点进行PCA计算点云法矢;利用冯.米塞斯分布进行边缘点提取,对非边缘点以点... 针对激光点云数据中存在的大量冗余信息,造成传输、存储等后续处理环节付出多余的硬件和时间成本的问题,提出了一种基于特征信息的点云精简方法。利用自适应近邻点进行PCA计算点云法矢;利用冯.米塞斯分布进行边缘点提取,对非边缘点以点法矢为基础赋予其距离权重进行阈值判断,提取特征点;划分空间均匀网格,以网格为单元计算法矢均值,提取潜在特征点;对网格非特征点进行单点提取。以标准的Bunny和工件模型为对象进行了MATLAB仿真实验,所提算法与传统非均匀网格法、聚类法、三角面片消减法比较：在精简比1∶5、1∶10、1∶15、1∶20情况下,最大误差降低27%以上,平均误差降低12%以上。实验结果表明所提算法在特征信息较多的模型处理上具有更好的精简能力。 展开更多
关键词 点云精简 全局特征 冯·米塞斯分布 均匀网格 距离权重
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融合k-means聚类和Hausdorff距离的散乱点云精简算法 被引量：16
13
作者 李健 曹垚 +1 位作者 王宗敏 王广印 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期250-257,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 点云精简 HAUSDORFF距离 K-MEANS聚类 曲面拟合
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车辆曲面重构中点云精简算法的研究与改进 被引量：16
14
作者 王琼 王海燕 +2 位作者 孙保群 夏光 徐超 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第11期1693-1701,共9页
为了解决车辆点云数据曲面重构效率低和精简后数据重构模型质量差的问题,提出一种改进的点云精简算法。基于kd-tree建立散乱点云数据的空间索引结构并获取每个数据点的k邻域索引;提出基于快速识别边界线的精简算法避免精简过程边界数据... 为了解决车辆点云数据曲面重构效率低和精简后数据重构模型质量差的问题,提出一种改进的点云精简算法。基于kd-tree建立散乱点云数据的空间索引结构并获取每个数据点的k邻域索引;提出基于快速识别边界线的精简算法避免精简过程边界数据丢失,确保获得真实的车辆曲面重构模型;对非边界点邻域进行区域分类,并根据分类选择性保留邻域数据,以提高点云数据处理速度并减少内存开销。在实现了算法的程序设计及仿真实验的基础上,完成了基于三维激光扫描车辆外廓尺寸测量系统平台的实车实验。实验结果表明,改进后的精简算法程序最大限度地保留了车辆点云的的边界特征和细节形状,改善了车辆点云曲面重构模型质量;数据处理中能够精简45%~70%的车辆点云数据,加快了系统重构的速度,提高了车辆外廓测量的性能。 展开更多
关键词 曲面重构 点云精简 边界线 区域分类
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基于点云精简的奶牛背部体尺测点自动提取方法 被引量：14
15
作者 张馨月 刘刚 +3 位作者 经玲 司永胜 任晓惠 马丽 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期267-275,共9页
为了解决奶牛点云体尺测点的自动提取问题,提出了基于点云精简的奶牛背部体尺测点自动提取方法。首先,搭建奶牛深度视频采集平台采集数据,对Kinect相机采集到的奶牛背部原始点云数据进行预处理,去除周围复杂背景;其次,采用主成分分析法... 为了解决奶牛点云体尺测点的自动提取问题,提出了基于点云精简的奶牛背部体尺测点自动提取方法。首先,搭建奶牛深度视频采集平台采集数据,对Kinect相机采集到的奶牛背部原始点云数据进行预处理,去除周围复杂背景;其次,采用主成分分析法计算局部平面法矢量和曲率,对奶牛背部点云进行精简,去除噪声点和冗余点,保留奶牛背脊部和边界轮廓的特征点;最后,根据奶牛背部体尺测点的几何特征和测点间的空间结构关系,对精简后的奶牛背部点云数据进行体尺测点的自动提取。采集了33头奶牛的完整背部深度视频数据,每头奶牛选取10帧,共计330帧试验数据。利用本文方法提取到的所有体尺测点的平均绝对误差均小于1.17cm,与非均匀网络法相比,经本文方法处理后的体尺测点提取时间缩短了33.72%。本文研究结果可为奶牛体尺自动化测量提供技术支持。 展开更多
关键词 奶牛 测点提取 体尺 KINECT 点云精简
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面向三维点云识别的体素网格降采样 被引量：14
16
作者 肖正涛 高健 +1 位作者 吴东庆 张揽宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第11期43-47,共5页
三维点云往往包含大量冗余数据,降采样是点云预处理过程中的关键环节。对OpenCV点对特征(point pair feature)三维物体识别模块中的体素网格降采样算法进行了深入研究,分析并发现了OpenCV中体素网格降采样算法存在着体素索引转换的错误... 三维点云往往包含大量冗余数据,降采样是点云预处理过程中的关键环节。对OpenCV点对特征(point pair feature)三维物体识别模块中的体素网格降采样算法进行了深入研究,分析并发现了OpenCV中体素网格降采样算法存在着体素索引转换的错误,验证了该算法错误会导致点云中位于包围盒表面上的点不能得到正确的降采样结果。为此,提出一种体素网格降采样算法。该算法的关键之处:一是对三维点云中的每一个点正确划分网格归属;二是将网格的三维索引转换为一维索引,且满足一一对应的关系。实验结果表明,该方法不但在计算时间上与OpenCV中的方法无明显差异,而且通过对降采样后的点云分布和差异进行分析来看,该方法能正确有效地对各种情形的点云进行降采样。 展开更多
关键词 体素网格 降采样 点云精简 包围盒 点对特征
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特征保持的点云精简技术研究 被引量：13
17
作者 史宝全 梁晋 +1 位作者 张晓强 舒挽 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期37-40,共4页
为了在保持特征的基础上有效地简化点云数据,提出了基于聚类的点云精简算法.对点云进行三维栅格剖分,在每个栅格中选取1个代表点作为初始类核心,然后将点云中其他数据点归入欧氏距离最近的初始类中,遍历各个类,若类内某两点的法向量偏... 为了在保持特征的基础上有效地简化点云数据,提出了基于聚类的点云精简算法.对点云进行三维栅格剖分,在每个栅格中选取1个代表点作为初始类核心,然后将点云中其他数据点归入欧氏距离最近的初始类中,遍历各个类,若类内某两点的法向量偏差大于给定带宽则对该类进行迭代细分,并对各个类进行均值漂移处理,将得到的局部模态点取代该类,从而实现点云简化.以手机外壳、人头、麻花钻为典型实例,对具有不同表面特征的点云数据进行了验证.结果表明,该算法能对点云数据进行直接而有效的精简,在曲率变化大、附加特征多的表面仍能很好地保留原始模型的几何形状. 展开更多
关键词 点云简化 聚类 均值漂移
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点云数据预处理研究 被引量：8
18
作者 王嘉鑫 赵夫群 《现代信息科技》 2020年第2期129-130,133,共3页
随着三维激光扫描技术的发展,点云数据采集和预处理技术成为日益关注的研究热点。文章主要研究点云预处理中的几个关键技术,即点云去噪声、点云简化、点云配准以及点云补洞等。通过点云数据预处理,可以得到稳健的点云数据模型,为后续的... 随着三维激光扫描技术的发展,点云数据采集和预处理技术成为日益关注的研究热点。文章主要研究点云预处理中的几个关键技术,即点云去噪声、点云简化、点云配准以及点云补洞等。通过点云数据预处理,可以得到稳健的点云数据模型,为后续的曲面构建及三维实体模型生成提供良好的数据基础。 展开更多
关键词 点云预处理 点云去噪 点云简化 点云配准 点云补洞
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基于局部和全局采样点云数据简化算法研究 被引量：9
19
作者 付玮 吴禄慎 陈华伟 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1004-1008,共5页
3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通... 3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通过基于点云的网格分割的非均匀网格法来提取局部点云特征,并且通过基于空间体素化方法对点云进行全局采样,然后将二者特征融合,获取最佳的简化特征效果。实验表明,该算法能够适应各种类型曲面数据的简化要求,其点云简化最大误差为0.02812,点云简化平均误差为0.000472,并与非均匀网格算法和空间体素法做比较,其简化效率高,简化误差小。由此可见,该方法简化点云不但具有较高的简化效率,同时又很好地保留了原始数据的细节特征。 展开更多
关键词 点云数据简化 体素化编码 局部点云采样 全局点云采样
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逆向工程中的三维光学检测点云采样技术研究 被引量：10
20
作者 张德海 崔国英 +3 位作者 白代萍 李艳芹 张晓强 杨勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期946-948,共3页
针对大型复杂曲面产品三维光学检测技术在逆向工程中存在获取点云数据密度大、冗余点繁多、处理任务繁重等问题,对光学检测获得的海量点云预处理技术和工作流程进行了研究,提出了点云采样时的最终判据Δ(S,S')。该判据在满足高精度... 针对大型复杂曲面产品三维光学检测技术在逆向工程中存在获取点云数据密度大、冗余点繁多、处理任务繁重等问题,对光学检测获得的海量点云预处理技术和工作流程进行了研究,提出了点云采样时的最终判据Δ(S,S')。该判据在满足高精度、快速度、适简度的原则下以达到给定的最大允许误差或者指定点的数目为目标,适用于重建几何精度要求较高的场合。以某大型水轮机叶片为例进行了采样和逆向建模精度分析,证明了三维光学检测点云采样技术的正确性和可行性。 展开更多
关键词 逆向工程 光学检测 点云采样
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