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三维点云配准技术研究

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-05-17

  随着工业技术的进步和经济的迅猛发展,逆向工程已被广泛地应用于产品方案评估、自动化加工制造和管理维护等领域。在逆向工程中,为了获取目标的三维点云模型,需对不同视角下采集到的三维点云进行旋转平移,将它们拼接成一个完整的三维点云,这就是三维点云配准技术。三维点云配准技术不仅是三维点云数据处理、模型重构的核心技术,也是逆向工程的关键技术。本文以特征点检测、特征描述与匹配、误匹配点对剔除等方法为核心,结合“先粗后精”的思路,对三维点云配准展开研究,主要内容包括:(1)重点研究了三维点云现有的特征点检测和描述方法。提出了一种结合曲面变化索引和特征值变化索引的特征点检测方法,通过该方法检测出的特征点不仅具有旋转平移不变性,而且比LSP、ISS和KPQ等方法检测出的特征点具有更高的再现性;提出了一种基于多尺度的协方差矩阵描述子对特征点进行特征描述的方法。通过该描述子可以对特征点的多个尺度的邻域信息进行低维度地准确描述,其描述性能优于PFH、USC和Spin Image等描述子。(2)深入研究了现有的特征匹配方法,提出了一种基于双向最近邻距离比的特征匹配方法。结合对数特征值度量方法,通过本文提出的特征匹配方法,可以在多尺度协方差矩阵描述子间进行准确地匹配,且其匹配性能优于基于最近邻和基于最近邻距离比的特征匹配方法。结合特征点检测、特征描述和特征匹配方法,针对三种不同类型数据,进行了三维点云匹配。结果表明:本文的三维点云匹配方法,在完整三维点云与带噪声的完整三维点云间的匹配中、单个完整三维点云与多个完整三维点云间的匹配中,均能获得较好的匹配效果,但在部分三维点云与部分三维点云间的匹配中,匹配效果欠佳。(3)深入分析了特征点误匹配对产生的原因,确立了在特征点检测阶段和特征点匹配阶段进行误匹配对剔除的思路。基于边缘点邻域内的点大多分布在一侧的特征,提出了一种边缘点检测方法,并结合特征点检测方法,对处于边缘的特征点进行剔除,降低因边缘特征点而产生的误匹配对的数量;对特征匹配后得到的特征点匹配对,提出了先k-means聚类再分裂的误匹配剔除方法,以粗细加工相结合的方式进行特征点误匹配对的剔除。将这两种不同阶段的方法应用到部分三维点云匹配中,提出了一种改进的基于特征的三维点云匹配方法,进一步提升了匹配效率,降低了匹配误差。(4)重点研究了三维点云自动配准方法,包括成对三维点云的自动配准和多视角三维点云的自动配准。在成对三维点云自动配准中,重点研究了融合特征点检测、特征描述、特征匹配、误匹配对剔除等方法的粗配准方法,以及类似ICP算法的精细配准方法。在多视角三维点云的自动配准中,重点研究了以三维点云的形状生长更新为思想的粗配准方法,和以匹配三维点云的特征点匹配对间平均距离最小为目标的精细配准方法。实验结果表明:本文提出的三维点云自动配准方法能够很好地实现多视角三维点云的自动化配准,其配准效果优于成对匹配的自动配准方法。

  熊风光;蔡晋茹;况立群;韩燮;;三维点云模型中特征点描述子及其匹配算法研究[J];小型微型计算机系统;2017年03期

  De-Gang Xu;Pan-Lei Zhao;Chun-Hua Yang;Wei-Hua Gui;Jian-Jun He;;A Novel Minkowski-distance-based Consensus Clustering Algorithm[J];International Journal of Automation and Computing;2017年01期

  廖中平;刘科;向雨;蔡晨光;;多阈值提取平面点云边界点的方法[J];计算机应用;2016年07期

  徐广州;阮萍;;光机集成仿真前处理中点云边界检测技术[J];红外与激光工程;2016年04期

  韦盛斌;王少卿;周常河;刘昆;范鑫;;用于三维重建的点云单应性迭代最近点配准算法[J];光学学报;2015年05期

  陶海跻;达飞鹏;;一种基于法向量的点云自动配准方法[J];中国激光;2013年08期

  胡事民;杨永亮;来煜坤;;数字几何处理研究进展[J];计算机学报;2009年08期

  张政;张小虎;傅丹;;一种高精度鲁棒的基于直线对应的位姿估计迭代算法[J];计算机应用;2008年02期

  戴静兰;陈志杨;叶修梓;;ICP算法在点云配准中的应用[J];中国图象图形学报;2007年03期

  杨斌杰;基于特征点提取的点云配准算法研究[D];东华理工大学;2015年

  袁亮;三维重建过程中的点云数据配准算法的研究[D];西安电子科技大学;2010年

  黄潜;王泽勇;李金龙;孟倞安;高晓蓉;;三维点云快速拼接方法研究[J];信息技术;2018年07期

  陈婧怡;周晓辉;;一种基于遗传的改进ICP点云配准算法[J];信息技术;2018年06期

  Zhu Yehang;Zhang Mingjie;;Application of a soft competition learning method in document clustering[J];The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications;2018年03期

  郭建烨;万景洋;;面向数字化检测的阵列特征自动标注方法[J];锻压装备与制造技术;2018年02期

  何广忠;罗景龙;张力;田宇;王隽;李凯平;;高速动车组车体机器人加工位置校准方法研究[J];机车车辆工艺;2018年02期

  潘子阳;张海燕;;基于改进特征点检测的快速图像配准算法[J];传感器与微系统;2018年04期

  郭建烨;万景洋;屈力刚;李亮;张杰;;面向数字化检测的阵列特征自动标注方法[J];制造业自动化;2018年03期

  张少玉;;基于SIFT特征点的点云配准方法[J];计算机与数字工程;2018年03期

  王勇;邹辉;何养明;黎春;;多分辨率配准点的ICP算法[J];小型微型计算机系统;2018年03期

  伏燕军;翁凌霄;胡茗;;基于单目结构光的大物体三维测量关键方法的研究[J];应用光学;2018年02期

  马彦珍;基于深度信息的三维重建图像处理技术研究[D];中北大学;2018年

  曹禄;基于Kinect的移动机器人视觉SLAM研究[D];南昌大学;2017年

  闫玉蕾;基于三维扫描的复杂曲面测量系统的研制[D];哈尔滨工业大学;2017年

  罗天男;基于模型的全局点云配准方法研究[D];哈尔滨工业大学;2016年

  王艋;基于地面三维激光点云数据的三维重构研究[D];长安大学;2016年

  郑晓璐;基于体感相机的点云数据配准方法研究[D];中北大学;2016年

  何林波;零件表面法向量场的计算及轮廓误差的评估[D];华中科技大学;2016年

  杨小青;三维重建过程中点云数据精简与配准方法研究[D];中北大学;2016年

  赵伟;田铮;杨丽娟;延伟东;温金环;;基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除[J];计算机应用;2015年11期

  吴禄慎;晏海平;陈华伟;高项清;;一种基于散乱点云的边界提取算法[J];计算机应用与软件;2014年11期

  程效军;方芳;;基于形态学的散乱点云轮廓特征线提取[J];同济大学学报(自然科学版);2014年11期

  杨振清;雍永磊;;基于点云切片的边界提取[J];计算机应用与软件;2014年01期

  徐工;程效军;;基于小波技术的散乱点云自适应压缩算法[J];同济大学学报(自然科学版);2013年11期

  陈凯;张达;张元生;;采空区三维激光扫描点云数据处理方法[J];光学学报;2013年08期

  陶海跻;达飞鹏;;一种基于法向量的点云自动配准方法[J];中国激光;2013年08期

  左超;鲁敏;谭志国;郭裕兰;;一种新的点云拼接算法[J];中国激光;2012年12期

  赵明波;何峻;罗小波;付强;;基于改进迭代最近点算法的两视角激光雷达数据配准[J];光学学报;2012年11期

  谭志国;鲁敏;郭裕兰;左超;;基于投影分布熵的多视点三维点云场景拼接方法[J];中国激光;2012年11期

  邹际祥;基于kd-tree加速的点云数据配准技术研究[D];安徽大学;2013年

  周玉莲;基于法矢信息的点云特征提取技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2013年

  贺永兴;基于邻域特征的点云配准算法研究[D];湖南工业大学;2012年

  孟禹;基于采样球和ICP算法的点云配准方法研究[D];清华大学;2012年

  王瑶;从三维点云数据中提取物体特征点的研究[D];兰州大学;2010年

  杨现辉;基于对偶四元数的点云配准算法研究[D];南京航空航天大学;2010年

  刘信伟;靖常峰;罗德利;杜明义;蔡国印;;一种提高三维点云特征点提取精度的方法探讨[J];城市勘测;2013年01期

  文贡坚,王润生;数字曲线上特征点的检测[J];计算机学报;1998年06期

  侯向丹;顾军华;郭海礁;王芳;;基于特征点的路面图像检测[J];计算机应用与软件;2011年01期

  夏静;;基于平面有序离散点的特征点检测方法比较[J];电子技术与软件工程;2017年16期

  张春晖;任晓蕾;;基于特征点的目标检测方法[J];通讯世界;2017年13期

  王丽辉;袁保宗;;三维散乱点云模型的特征点检测[J];信号处理;2011年06期

  路燕;李德信;舒德华;边培莹;;基于视觉的物体特征点检测算法研究[J];液压与气动;2009年03期

  贾静平,赵荣椿,江泽涛;一种新的用于图像稳定的特征点检测方法[J];中国体视学与图像分析;2005年01期

  朱桂林;张栋良;陈辉;;基于改进特征点对选取的三维点云配准[J];微型机与应用;2017年01期

  商静静;孙刘杰;王文举;;基于SIFT特征点的三维点云模型盲水印算法[J];光学技术;2016年06期

  汪力;叶桦;夏良正;;利用特征点定位嘴巴[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

  贾静平;赵荣椿;;一种适于图像稳定的特征点检测方法[A];信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集[C];2004年

  康文雄;邓飞其;;基于特征点角度矩阵的静脉识别方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

  付洪川;王剑;万婵;赵建英;付凯;;图像特征点匹配算法的研究与改进[A];2009中国控制与决策会议论文集(1)[C];2009年

  佘永业;李熙莹;赵有婷;;一种车辆的宏观光流速度的计算方法[A];图像图形技术研究与应用2009——第四届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2009年

  许竞;姜波;;摄像机运动下特征点追踪方法研究[A];2011下一代自动测试系统学术研讨会论文集[C];2011年

  韩广良;陈小云;;利用多特征点搜索实现纸钞图像的状态检测[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年

  陈宝权;;Towards Building a Live Digital City through Laser Scanning[A];第四届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2009年

  杜鹏飞;彭代强;林幼权;;基于二乘向量机的特征点配准算法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年

  李琳;董强强;李树屏;;赛马总重心的位置及其特征代表点研究[A];第十八届全国运动生物力学学术交流大会(CABS 2016)论文集[C];2016年

  杨利敏;图像特征点定位算法研究及其应用[D];上海交通大学;2008年

  刘宝泉;干涉合成孔径雷达测量关键技术研究[D];西安电子科技大学;2008年

  廖斌;基于特征点的图像配准技术研究[D];国防科学技术大学;2008年

  安毅;三维点云数据的几何特性估算与特征识别[D];大连理工大学;2011年

  万国伟;面向建筑物的三维点云生成、增强和重建技术研究[D];国防科学技术大学;2011年

  易盟;基于特征点的图像配准及其在稳像中的应用[D];西安电子科技大学;2013年

  杨焕宇;面向虚拟现实的三维点云数据处理关键技术研究[D];东华大学;2016年

  李旭东;基于特征点的增强现实三维注册算法研究[D];天津大学;2009年

  孟祥媛;基于FPGA的KLT算法设计与实现[D];长春理工大学;2013年

  贺元晨;基于特征点的目标检测与跟踪快速算法研究[D];西安电子科技大学;2014年

  刘洁;基于特征点的目标检测与跟踪方法研究[D];电子科技大学;2008年

  姜帅;基于特征点图像配准技术的研究[D];西安电子科技大学;2014年

  李冰;基于监督学习的图像局部特征点检测子研究[D];上海交通大学;2012年

  朱伯诚;基于特征点的图像匹配算法的研究与实现[D];电子科技大学;2012年

  段玉帅;智能车辆视觉里程计图像特征点匹配算法研究[D];东北电力大学;2018年

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