三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的技術(shù)研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)、逆向工程、醫(yī)學(xué)診斷、娛樂(lè)業(yè)等應(yīng)用需求的推動(dòng)下，三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)受到越來(lái)越多的關(guān)注。人們可以通過(guò)很多種不同的方式獲取現(xiàn)實(shí)世界中物體在計(jì)算機(jī)中的三維數(shù)據(jù)表示，本文的研究?jī)?nèi)容是將利用三維激光掃描儀獲取的離散的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)去噪光順、特征檢測(cè)、簡(jiǎn)化，獲得能夠更加準(zhǔn)確表示現(xiàn)實(shí)世界中物體以及更適合應(yīng)用的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型；并在此基礎(chǔ)上對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型進(jìn)行參數(shù)化以及曲面重建，獲得三維物體的參數(shù)化、曲面和多邊形模型

2、描述，以便將其輸出到虛擬環(huán)境中，完成從真實(shí)世界到虛擬世界的轉(zhuǎn)換。
　　本文取得的主要成果總結(jié)如下：
　　1.提出了兩種三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪算法。第一種是結(jié)合點(diǎn)云權(quán)重模糊C均值聚類算法(PWFCM)和點(diǎn)云雙邊濾波方法(PBF)的算法，它利用噪聲的屬性，將噪聲分為大尺度噪聲和小尺度噪聲，將大尺度噪聲直接去除，小尺度噪聲移向PWFCM聚類中心并進(jìn)行一次點(diǎn)云雙邊濾波光順，避免了迭代計(jì)算，可以較好地保持模型的尖銳特征。第二種算法，適用于噪

3、聲環(huán)境復(fù)雜、數(shù)據(jù)點(diǎn)集規(guī)模較大的情況，它先利用點(diǎn)云邊界檢測(cè)去噪算法(PBD)檢測(cè)并去除噪聲，再對(duì)剩余的大尺度噪聲，利用點(diǎn)云權(quán)重模糊C均值聚類算法(PWFCM)算法直接去除，可以減少數(shù)據(jù)量并可避免濾波產(chǎn)生的過(guò)光順。
　　2.提出了一種基于曲率和密度的三維散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型的特征點(diǎn)檢測(cè)算法(CDFD)。該算法在特征檢測(cè)時(shí)，利用三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型的幾何局部信息，包括鄰居點(diǎn)的平均距離、鄰居點(diǎn)法向夾角和曲率，來(lái)估計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征參數(shù)，然后利用數(shù)據(jù)點(diǎn)

4、密度和模型到中心點(diǎn)的最大距離確定一個(gè)閾值，特征參數(shù)大于閾值的點(diǎn)被判定為特征點(diǎn)。該算法在不同的數(shù)據(jù)集上都能得到很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，為模型簡(jiǎn)化和曲面重建提供比較好的基礎(chǔ)。
　　3.提出了一種模型均勻采樣方法，該方法利用特征檢測(cè)的結(jié)果，將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型的特征點(diǎn)和非特征點(diǎn)分離出來(lái)，對(duì)非特征點(diǎn)模型的球面參數(shù)化結(jié)果進(jìn)行Isocube球面采樣，可以得到比較均勻的采樣結(jié)果。定義不同的采樣率，就能得到非特征點(diǎn)模型多分辨率、均勻的簡(jiǎn)化模型，將模型特征點(diǎn)

5、進(jìn)行保護(hù)，不參加簡(jiǎn)化算法，可以最大程度的保留模型的尖銳特征。
　　4.提出了一種三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型的幾何圖像參數(shù)化方法。將點(diǎn)云模型進(jìn)行球面參數(shù)化、正八面體參數(shù)化以及正八面體展開(kāi)，得到三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型的二維平面參數(shù)化結(jié)果，也就是幾何圖像模型。這樣的參數(shù)化方法不需要進(jìn)行多邊形化和曲面擬合操作，因此計(jì)算量小，容易實(shí)現(xiàn)，而且參數(shù)化模型的幾何變形很小。將三維點(diǎn)云模型轉(zhuǎn)化到二維的幾何圖像模型后，很容易實(shí)現(xiàn)對(duì)幾何圖像進(jìn)行重采樣和Morphing操

6、作，并逆映射回三維點(diǎn)云模型。
　　5.以第三章點(diǎn)云模型的特征檢測(cè)結(jié)果和第四章Isocube點(diǎn)云模型的簡(jiǎn)化結(jié)果為研究對(duì)象，提出了利用單尺度和多尺度的緊支撐徑向基函數(shù)對(duì)點(diǎn)云模型插值，可以實(shí)現(xiàn)多分辨率的曲面插值的重建方法，該方法利用共軛梯度算法求解線性方程組可以減少計(jì)算量，提高計(jì)算速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此方法對(duì)不同數(shù)據(jù)量的模型都可以得到很好的曲面重建結(jié)果。
　　6.構(gòu)建三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從真實(shí)世界物體形狀信息中重