2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著三維掃描技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及信息技術(shù)的快速發(fā)展,通過(guò)實(shí)際物體掃描測(cè)量得到虛擬三維點(diǎn)云信息的模型重建技術(shù)已經(jīng)成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。其應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛,例如虛擬現(xiàn)實(shí)中的模型構(gòu)建、文物古跡的保護(hù)修復(fù)、3D游戲角色的開(kāi)發(fā)以及各種模具的設(shè)計(jì)和修復(fù)等等。而在模型重建的過(guò)程中,點(diǎn)云模型預(yù)處理(包括去噪平滑、點(diǎn)云精簡(jiǎn)、點(diǎn)云特征提取以及點(diǎn)云拼接等)是三維逆向建模中非常重要的一部分。本文主要針對(duì)三維點(diǎn)云預(yù)處理環(huán)節(jié)中的點(diǎn)云去噪和點(diǎn)云特征提取算法進(jìn)行研究,

2、論文主要研究?jī)?nèi)容如下:
 ?。?)散亂點(diǎn)云鄰域及微分信息估算:
  針對(duì)散亂點(diǎn)云的領(lǐng)域以及微分幾何信息的估算進(jìn)行理論研究?;诒疚牡纳y點(diǎn)云數(shù)據(jù)量較大的特點(diǎn),固選用搜索效率較高的k-d樹(shù)的搜索法對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的建立。然后針對(duì)散亂點(diǎn)云的微分幾何信息,首先根據(jù)曲面論相關(guān)內(nèi)容對(duì)點(diǎn)云的法矢向量和點(diǎn)云的曲率進(jìn)行研究,緊接著提出采用基于采樣點(diǎn)鄰域局部二次曲面的擬合方法對(duì)模型點(diǎn)云進(jìn)行微分幾何信息的估算。
 ?。?)基于特征信

3、息分類的三維點(diǎn)數(shù)據(jù)去噪:
  針對(duì)三維散亂點(diǎn)云去噪逆向建模過(guò)程中,模型特征信息難以維持以及雙邊濾波對(duì)于特征信息少的區(qū)域容易產(chǎn)生過(guò)光順的缺點(diǎn),提出一種基于點(diǎn)云曲率特征信息分類的去噪算法。具體方法為采用局部曲面擬合的方法對(duì)點(diǎn)云的微分幾何信息進(jìn)行計(jì)算,由計(jì)算得到的模型點(diǎn)云的平均曲率設(shè)置局部特征權(quán)值。然后根據(jù)平均曲率特征權(quán)值對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征區(qū)域劃分,得到特征信息較少的平坦區(qū)域和特征信息較多的區(qū)域。最后采用針對(duì)性的去噪算法,即鄰域距離平均

4、濾波算法和自適應(yīng)雙邊濾波算法對(duì)劃分好的兩種不同特征區(qū)域分別進(jìn)行去噪濾波。通過(guò)進(jìn)行對(duì)不同去噪算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)和在不同噪聲強(qiáng)度下的對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文算法具有較好的去噪效果。
 ?。?)散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取算法:
  針對(duì)散亂點(diǎn)云特征提取過(guò)程中,提取效率低和對(duì)噪聲的敏感性差等問(wèn)題。本文采用一種雙閾值檢測(cè)的特征提取算法。首先采用主成分分析法和局部曲面擬合的方法對(duì)散亂點(diǎn)云的微分幾何信息(包括法向矢量和曲率信息)進(jìn)行估算。然后根據(jù)計(jì)算出的

5、鄰域內(nèi)法向矢量交角和平均曲率設(shè)定雙重特征判定閾值,由此來(lái)對(duì)模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。通過(guò)進(jìn)行不同算法和不同噪聲強(qiáng)度下的特征提取實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文算法具有較好的特征提取效果。
 ?。?)掃描和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)搭建:
  以手持式掃描儀和投影光柵式掃描儀為數(shù)據(jù)獲取端,然后以 C++為編程語(yǔ)言,利用OpenGL圖形庫(kù)和VS2013開(kāi)發(fā)工具來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的去噪和特征提取的算法,并以汽車(chē)石膏模型為實(shí)例進(jìn)行整個(gè)數(shù)據(jù)處理過(guò)程的說(shuō)明,并

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