点云数据三角化

点云数据三角化
点云数据三角化

第1章、

1.1空间曲面上散乱数据三角剖分的概念

目前有多种方法可以获得物理模型的形状信息。在制造工业中最常使用的是坐标测量机(Coordinate Measuring Machine,CMM)。坐标测量机能精确测量物体表面上点的位置,但其测量速度较慢,当测量点数较多时,效率很低,一般用在对精度要求较高的场合,如检查零件的形状精度、位置精度等。当需要大量获取零件表面的数据点时,一般使用激光扫描仪(Laser Scanner)。激光扫描仪能在相对较短的时间内得到大量零件表面的数据点。另外一种在医学上常用的测量设备是计算机断层扫描仪(Computerized Tomography,CT)。CT得到的是物体的轮廓线,数据点呈层状分布,每一层代表物体的一个剖面。

这些测量设备得到的数据点形式各不相同,虽然在局部上某些数据点具有有组织的状态,如激光扫描仪和CT所得的数据点呈现层状的特点,但在全局上基本均表现出散乱的特点。

所谓散乱数据的三角剖分就是给定一组散乱数据点,将各数据点之间以三角形相互连接,形成一张三角网格。其实质是以三角网格反映数据点与其邻近点间的拓扑连接关系。而正确的拓扑连接关系将有效揭示散乱数据集所蕴涵的原始物体表面的形状和拓扑结构。

1.2空间曲面上散乱数据三角剖分的研究意义及应用范围

空间曲面上散乱数据的三角剖分是构造散乱数据插值曲面的必不可少的前置处理步骤,也是最重要最关键的一步,基于散乱数据点三角剖分构造散乱数据插值曲面的过程如图1所示:

图1.1构造散乱数据插值曲面的步骤

空间曲面上散乱数据的三角剖分是在对测量数据点必要的处理之后进行的,它是构造散乱数据插值曲面的前置处理步骤。平面域内的散乱数据的三角剖分研究己经经历了相当长的时间,相关理论与算法己经相当成熟,特别是Delaunay 三角剖分及其优化准则等研究成果使得平面内的散乱数据点的三角剖分已经不再困难。但在把平面内的算法推广到空间曲面上时,由于空间曲面散乱数据点之间拓扑关系的复杂性,对其直接剖分的理论和算法尚不完善。在处理空间曲面上数据点时,一般的算法都是基于平面凸域的或者是已知各种约束条件的情况,对于与多值曲面对应的空间曲面上散乱数据点的三角剖分算法研究的较少,且在算法效率和剖分效果上还远远不能让人满意。

散乱数据曲面重构的难点在于如何在数据点集中快速自动得到邻近点间正确的拓扑连接关系。目前的测量设备能够在短时间内得到数万乃至几十万数据点,所能体现的曲面形状信息越来越精细和复杂,因此对曲面构造的效率和效果提出了较高的要求。研究散乱数据特别是大规模散乱数据的三角剖分,对于迅速构建数据点之间的拓扑连接关系,进而构造插值曲面具有十分重要的意义。

散乱数据的三角剖分不但是构造散乱数据插值曲面的重要基础,对三维数据场的可视化、快速原型制造等新技术的研究也有巨大的推动作用。因此广泛应用于测量造型、计算机视觉、医学、气像、勘探、环保等领域中。

本文所要研究三维散乱数据的直接剖分方法旨在探索解决与复杂曲面对应的散乱数据点的三角化方法,快速准确地生成优化的三角网格,为构造散乱数据插值曲面做好准备。因此本文关于空间曲面上散乱数据三角剖分方法的研究对散乱数据插值曲面的构造以及逆向工程曲面重构方法的研究有着重要的现实意义,

对三维数据场的可视化、基于CT图像的体数据的三维模型重建等应用研究也有一定的借鉴与参考价值。

第2章 2

2.1引言

空间曲面上散乱数据的三角剖分是科学计算与分析中的一种重要方法,在计算几何散乱数据插值曲面构造和三维数据场可视化中得到了广泛应用。对空间曲面上散乱数据的三角剖分方法的研究不论是在二维平面区域还是在三维空间区域上都己经有了很多成果,尤其是对二维平面散乱数据三角剖分的研究,其理论和算法已经比较成熟,相对来说对空间曲面乱数据的三角剖分,特别是曲面形状比较复杂、散乱数据点的数目很大时,目前的算法在适应性、执行效率等方面还有待进一步提高。

2.2问题描述及分类

问题2.1:给定一组散乱数据点{Vi}(i=1,2,?,n),如何将各数据点之间以三角形相互连接,形成一张三角网格,并使网格质量较优。该问题的解是散乱点集{Vi}的一个三角剖分T,其实质是以三角网格M反映各个数据点与其邻近点之间的拓扑连接关系,从而揭示数据点之间的内在本质联系。三角剖分所涉及的问题在实际应用中根据数据点位置的不同有三种情况:二维,三维实体和空间曲面。根据这种情况,空间曲面上散乱数据的三角剖分可分为对空间曲面上散乱数据投影域的剖分和在空间中直接剖分两种类型。空间曲面上散乱数据的投影域包括平面域和球面域。直接三角剖分方法研究如何直接将空间曲面上散乱数据点在空间中连接成一个优化的三角网格。

2.3 三角剖分

2.3.1 定义

定义2.1:给定d E 中k 个不相同的点1P ,2P ,3P ……k P 点集

P=11a p +22a p +33a p +…+k k a p (k a ∈R ,1a ≥0,1a +2a +3a +…+k a =1)(3.1) 是由1p ,2p ,…,k p 生成的凸集。

定义2.2:给定一个点集的任意子集L ,L 的凸壳是包含L 的最小的子集。 定义2.3:给定平面内的顶点的集合{Vi}(i=1,2,…n),用不相交的直线段连 接vi 和vj ,1≤i,j ≤n,i ≠j.使得n 个点的凸壳内每一个区域是一个三角形。

图2.2平面点集的一种三角剖分

一般来说,对顶点集合{Vi}的三角剖分不是唯一的,有多种剖分结果都能满足上述定义。当然,其中只有部分结果的三角剖分网格的形态较优,能够满足际应用的需求。在许多应用中,最好是三角形尽可能是“等边”的,或边总长度最小,当三角剖分边的总长度减至最小时,则称为最小权三角剖分。

2.3.2三角剖分基本理论

2.3.2.1 Voronoi图与Delaunay三角剖分

平面三角剖分的实质是以三角形反映数据点与其邻近点之间的拓扑连接关系。若能首先找出平面上一点的所有邻近点,则问题2.1在平面上的情况就好办多了,为此需要解决下面的问题:

问题2:给定平面中n个点的集合S=对于平面中比其它点更接近于P的点(x,y)轨迹是什么?

图2.3

定义2.4:给定平面中n个点的集合s,V(pi)在平面S中比其它点更接近于的Pi点的轨迹是n-1个半平面的交,它是一个不多于n-1条边的凸多边形域,称V(pi)为关联于P的V oronoi多边形或关联于P的V oronoi域。图2.4表示关联于pi的一个V oronoi多边形,它是一个五边形,n=6。

图2.4

对于S中的每一个点都可以作一个V oronoi多边形,这样的n个V oronoi多边形组成的图成为V oronoi图,记为V or(S),如图2.5所示。该图中的顶点分别称为V oronoi顶点和V oronoi边。V or(S)的边是某点对的垂直平分线上的一条线段或者半直线,从而为该点对所在的两个多边形域所共有。V or(S)中有的多边形域是无界的。

图2.5

在叙述V oronoi图的性质时作假设:原来集合S中没有四个点是共圆的。若此假设不成立,则需要在证明中加入一些无关紧要的,但却是冗长的陈述。

在叙述V oronoi图的性质时作假设“原来集合S中没有四个点是共圆的。若此假设不成立,则需要在证明中加入一些无关紧要的,但却是冗长的陈述。

图2.6

图2.6

定理2.1:对于S的V oronoi图每一个顶点v,圆C(v)不包含S的其它点。由于定理2.1:V or(S)又称为最近点意义下的V oronoi图。

定理2.2:在S中,Pi的每一个最近点确定V oronoi多边形v(pi)的一条边。

图2.7

i

p的每一个最近邻近点确定v(pi)

图2.7

1

定义2.5:V oronoi图的直线对偶是由S的每个点对之间加入一个直线段以获得嵌入平面的图,产生的图是原来n个点上的一个图。如图2.5中的虚线所示。对偶的重要性主要归于下面的Delaunay定理。

定理2.3:V oronoi图的直线对偶是S的一个三角剖分。图2.5中的虚线即是S 的一个三角剖分。

V oronoi图的这些性质可以用来快速构造V oronoi图,且可应用它解决最邻近点问题和三角剖分问题。

定义2.6:在一个三角剖分中,若每一个三角形的外接圆为空(即在外接圆中不含有其它点),则该三角剖分称为Delaunay三角剖分。

对于给定的一组平面数据点集S,可以多种不同的三角剖分,其中Delaunay 三角剖分是最优的,二维Delaunay三角剖分由满足最小内角最大准则的三角形组成。下一节将介绍详细三角剖分准则。

2.3.2.2 三角剖分优化准则

在三角剖分过程中,往往用一种比较简单的方法构造散乱数据点的初始三角网格,然后对其进行优化,以获得较优化的三角形网格。优化的方法和效果取决于所采用的优化准则。平面三角剖分常采用的优化准则有Thiessen区域准则、最小内角最大准则、圆准则。

Sibson证明了这三个准则的等价性,并指出符合这三个准则的三角剖分只有一个,即Delaunay三角化。今Thiessen区域准则(Thiessen regioncriterion)Thiessen 区域指V oronoi分割后形成的多边形区域。如果两个区域具有非零长度的公共线段,则称这两个区域的生成点为Thiessen强邻接点(strongThiessen neighbours);如果它们的公共部分仅是一个点,则称为Thiessen弱邻接点(weak Thiessen neighbours)。一个严格凸的四边形至多有一对相对顶点是Thiessen强邻接点。Thiessen区域准则指对一个严格凸的四边形三角化时,将Thiessen强邻接点相连,若两对顶点都是Thiessen弱邻接点,则任选一对相连,这样构造的三角化是最优的,见图2.8:

图2.8 Thiessen区域准则

最小内角最大准则

在平面内,对一个严格凸的四边形进行三角化时,有两种选择,最小内角最大准则就是要保证对角线两侧两个三角形中的最小内角最大。如图2.9所示:

图2.9最小内角最大准则

圆准则

严格凸的四边形中的三个点确定一个圆,如果第四个顶点落在圆内,则将第四个顶点与其相对的顶点相连,,否则将另两个相对顶点相连,如图210所示:

图2.10圆准则

平面三角剖分优化准则理论为平面内散乱点集的快速三角剖分提供了判断标准,也为三维空间散乱点集的三角剖分优化标准提供了借鉴依据。

2.3.3经典三角化算法

三角化算法虽然很多,但大多算法生成的是Delaunay三角网格,即以空外

接圆(球)准则为优化准则。根据实现方法的不同,Delaunay三角化方法。

主要有三类:

换边法(Swapping edges):首先构造非优化的初始三角化,然后对2个共边三角形形成的凸四边形迭代换边优化。以Lawson为代表的对角线交换算法属于换边法,换边法适用于二维Delaunay三角化,对于三维Delaunay三角化,则需要对共面四面体进行换面优化。

加点法(Adding points):从一个三角形开始,每次加一个点,保证每一步得到的当前三角化是局部优化的。以英国Bath大学数学分校Bowyer,Green,Sibson为代表的计算Dirichlet图的方法属于加点法,是较早成名的算法之一;以澳大利亚悉尼大学地学系Watson为代表的空外接球法亦属于加点法。加点法算法简明,是目前应用最多的算法。分割占有法(Devide and conquer):将数据域递归细分为子块,每块实现局部优化三角化,然后合并。对应于上述三类算法各有一些著名的算法。

2.3.3.1 Bowyer算法

该算法基于Dirichlet图的构造,适用于n维空间中的离散点集的网格剖分,是英国Bath大学数学分校的A.Bowyer在总结该校Robin Sibson教授、PeterJ.Green博士七十年代所做工作的基础上,于1981年提出的。

算法思路

Bowyer算法是针对V oronoi图的实现,首先开始于一个由n+1个数据点形成的Delaunay单纯体,这样将得到一个包含一个真实顶点、而其它顶点为无穷远点0的V oronoi图:如图2-17所示,往己有数据形成的V oronoi图中加入新点Q,从包含新点的V oronoi多边形开始,利用V oronoi多边形相邻关系,找到最近点,构造新加入点的V oronoi多边形(粗虚线)。

算法分析

该算法整体效率为O(n(k +1/k)),k为空间的维数。基于V oronoi图的Bowyer 算法计算复杂,空间消耗大,算法时空效率不高。

2.3.3.2 Watson算法

该算法是澳大利亚悉尼大学Geology与Geophyics系D.F Watson于1981年提出的,是用计算机构造晶体模型的研究成果。

算法思想

首先给出由一个或多个外接球不包含其它数据点的单纯体组成的初始网格,然后往其中加入一个数据点,考察外接球的包含情况,去除包含新点的n维单纯体,用n+2个点能组合的、外接圆不包含其它点的单纯体取代。如图2-18所示是Watson算法的具体思路。具体实现时,可一次性全部找出并删除所有包含新加入点的单纯体,得到一个包含新点的空洞,空洞的边界面与新点相连,得到新点加入后的Delaunay网格,这样可避免进行新生成单元的外接圆是否包含old points的计算,具体加入一点的算法流程叙述如下。

算法流程

(1)加入新点,搜索单纯体链表,查找外接球包含新点的单纯体,所有包含新点的单纯体组成一个多面体。

(2)包含新点的单纯体的各个面加入一个临时链表,若一个面加入两次,说明是两个单纯体共享的面,必然位于多面体的内部,从链表中删除,若出现新点位于外接球上的退化情形,则抛弃链表和新点,改用其它方法处理。

(3)若未出现退化情形,则将新点与多面体的各个面相连,得到新的单纯体。

新点加入过程结束。

算法分析

Watson算法的思路非常简明,易于编程实现。但当出现k+2(k为空间维数)点位于同一圆球面时,则三角化结果不唯一,这种情形称为退化情形。如图2-19,为二维空间的退化情形。除了如图2-20所示的规则数据,实际应用中散乱数据点集很少出现退化情形。但由于计算机的计算精度是有限的,当新点与外接球球面之间的距离小于预设计算精度,则认为新点位于球面上;这种新点与球面距离的计算误差可能引起拓扑关系的不一致。

2.3.3.3 四叉树、八叉树方法

四叉树、八叉树本身是数据结构,当用于空间编码时,可进行实体造型,适当修改即成为网格剖分算法。M A Yerry.M S Shephard于1983年、1984年发表13了四叉树、八叉树在二维、三维网格剖分中的应用,有些文献中将他们的算

法称为Shephard-Yerry算法。Shephard-Yerry算法只适用于域剖分。网格单元可以是四边形/六面体,也可以是三角形/四面体。这种算法的特点是:与实体造型相结合,自动化程度高,网格密度可调整,剖分速度快,内部单元形状比较好,但边界单元形状很难保证。在二维空间,以矩形网格为例,边界单元共有16种被截情形;三维六面体网格单元被边界面截切后共有4096种情形,被切后的单元与原有网格单元拓扑关系可能不一致,需要进行拓扑变换。此外,这种方法不具备几何不变性,即剖分对像旋转后,剖分结果发生变化。

韩国中央大学YH Jung和K Lee于1993年提出了一种直接基于四面体的八叉树空间编码法。这种算法一步到位,内部单元为四面体,边界单元易于处理为四面体,不需要拓扑变换。总之,Shephard-Yerry算法由于与实体造型技术相结合,是一种很有前途的方法,一旦边界单元得到很好处理,则必在实体网格剖分方面占据主要地位。

2.3.3.4 换边换面

1977年,美国加利福利亚工学院喷气推进实验室的Charles https://www.360docs.net/doc/5d1826986.html,wson提出了基于边交换的二维Delaunay三角化。加拿大埃德蒙顿Alberta大学计算机科学系Barry Joe分别于1989年、1991年给出了基于局部换面的三维Delaunay三角化的算法和证明。

算法分析

换边换面法适用于离散点集剖分和域剖分,算法过程简明,容易实现。但是三维三角化算法过程中需要检测的面很多,有效控制变换的范围,合理的数据结构和快速的查询法是提高速度的关键。换边换面法的最大的困难在于如何处理不可变换的情形,这是本文研究的关键问题。只有解决不可变换的情形,才能得到delaunay三角剖分网格;否则,结果是非delaunay的。

2.3.3.5 网格的前言生成法。

网格的前沿生成法从提出到现在发展最快,现在有了很多的算法。最早法国学者S H Lo于1985年在文献中提出了网格前沿法的雏形,只将网格前沿法作为节点连元的方法,没有与节点生成同时考虑。英国学者

J.Peraire,M.Vabdati,K.Morga.等于1987年实现了按方向细化的网格前沿法。此后

研究的各种网格前沿法最大的特征是能够生成复杂形状的非结构网格,其按方向细化的特点特别适合于三维可压缩流的优化算法。

算法思路

以剖分域的边界为网格的初始前沿,按-设定的网格单元的形状,尺度等要求向域内生成节点,连成单元,同时更新网格前沿,如此逐层向剖分域内推进,直到所有的空间都被剖分。

算法分析

网格前沿法能够处理比较复杂的对像,其主要特点是提供了控制网格密度和质量的手段。但是网格前沿法中存在大量的查询操作以及网格前沿面的相交检测,这些操作是很浪费时间的。很多算法在这两点上作了快速的处理。下图是网格前沿法生成的三角网格实体。

第3章空间曲面上散乱数据点的快速三角剖分算法实现3.1采用的数据结构

点类,点节点类,点链表类,边类,边节点类,边链表类(多边形类),三角形类,三角形节点类,三角形链表类。

以下对这几种结构做简单的介绍(只介绍主要的):

点类中的数据成员

class Point_T

{

double m_X;//空间点的坐标

double m_Y;

double m_Z;

//下面是一些方法

}

点节点类中的数据成员。

class PNode_T

{

Pont_T m_Point;

PNode_T*m_Left;

PNode_T*m_Right;

//下面是一些方法

}

点链表类中的数据成员。

class PNList_T

{

PNode_T*m_Head;

PNode_T*m_Tail;

//下面是一些方法略

}

边类中的数据成员。

class Edge_T

{

Pont_T m_Point1;

Pont_T m_Point2;

Pont_T m_Point3;//所在三角形第三个点bool m_Used;//表示这条边是活边还是死边//下面是一些方法略

}

边节点类中的数据成员。

class ENode_T

{

Edge_T m_Edge;

ENode_T*m_Right;

ENode_T*m_Left;

//下面是一些方法略

}

多边形类中的数据成员。

class Polygone_T

{

ENode_T*m_Head;

ENode_T*m_Tail;

Int m_LivingEdgeNum;//边界前沿中的火边数量。//下面是一些方法略

}

三角形类中的数据成员。

class Triangle_T

{

Pont_T m_Point1;

Pont_T m_Point2;

Pont_T m_Point3;//所在三角形第三个点

//下面是一些方法略

}

三角形节点类中的数据成员

class TriNode_T

{

Triangle_T m_Triangle;

TriNode_T*m_Right;

TriNode_T*m_Left;

//下面是一些方法略

}

三角形链表类中的数据成员

class TriNList_T

{

TriNode_T*m_Head;

TriNode_T*m_Tail;

//下面是一些方法略

}

点链表:存储点云数据的一个单向链表。

三角形链表:生成的三角形存储在单链表中。

前沿边界(多边形):多边形采用边的双循环链表的形式存储。

3.2三角剖分的过程

定义:

内边:三角剖分结果中被两个三角形公用的边。

外边:三角剖分的结果中只被一个三角形拥有的边。

内点:如果一个点的相连边都是内边这个点就是内点。

活边:没有经历找点生成新边过程的边。这里要强调,活边经历找点生成新边过的程,可能找到了匹配点,可能没找到匹配点,可能会产生0条新边,1条新边或2条新边。

死边:经历一次找点生成新边过程的边就是死边。死边可以是边界边,也可以是外边。

外边框:由外边首尾相连构成的空间多边形就是外边框。

边界点:在外边框中的顶点。

外点:没有被选择过的点。

3.2.1算法简单描述:

(1):点云的预处理。

(2):构造一个相对饱满的初始三角形作为种子三角形。

(3):开始循环:如果外边界框中的活边的数量不是零,就继续下面的步骤。否则算法结束。

(4):对外边框做循环:ENMov=:外边框的头节点。

(5):如果ENMov是活边:选择匹配的点,如果选择到了匹配点就更新点链表,更新三角形链表,更新外边框链表;如果没选择到匹配点,把ENMov标志成死边used=1。如果ENMov是死边:什么也不做。

(6):ENMov=:外边框更新前ENMov的下一个节点。如果ENMov是空的,那么返回(3),否则返回(5)。以下对算法中的各个步骤做详细的解释。

3.2.2数据点的预处理

(1):把点云数据文件中的点读到点单链表中。

(2):PNMov=:点链表的头节点。

(3):在链表中删掉PNMov节点后面到PNMov距离小于DIST的所有的节点。其中DIST是一个可以指定的数,其数值越大剩下的点越少。

(4):PNMov=:点链表中PNMov的下一个节点。

(5):PNMov如果不是链表的尾节点:返回(3)。否则结束。处理后的点相对少得多,也保证处理后的点云要相对的均匀,最主要的是去掉了曲率过大的点。

3.2.3初始三角形的建立

(1):先得到点云链表中的第一个点作为firstPoint。

(2):然后得到在firstPoint后面,距离firstPoint最近点作为第二个点secondPoint。

(3):这两个点构成了一条边。在secondPoint后面的点中寻找距离第一条边的两个端点的距离和最小的点作为第三个点thirdPoint。

(4):如果这个三角形的最小的内角小于30度。那么选择点云链表firstPoint 节点的下一个节点为firstPoint,返回(2)。否则,结束。

3.2.4活边寻找最佳匹配点的算法

为了加快运算的速度我们采用包围盒算法。一个点要成为当前边的候选点要具备的必要条件。

i:这个点和当前边构成的三角形于当前边所在的三角形钩成的面角要大于给定的阀值MINFACEANGLE。

下面介绍空间中两个面的二面角的计算方法。

三角形p1p2p3和三角形p1p2p4所成的二面角的大小等于向量p5p4与向量p6p3所成的角。P1p5是p1p4在p1p2上面的投影向量,p1p6是向量p1p3在p1p2上的投影向量。

Ii:候选点和当前边构成的三角形的最小内角不能小于MININANGLE。

Iii:候选点必须是包围盒中的点,包围盒是这样定义的。当前边所在的三角形有

三条边,我们就选取最长边的3倍为边长分别以两个端点为正方体的几何中心做两个端点的包围盒(和坐标轴平行)。

iv候选点一定要是当前边直接相连边上的边界点或者是外点。

v生成的新的三角形的最长边的长度不能超过给定的长度Lentgh。

满足上述条件的点的个数可能有多个也可能一个没有。我们就在满足条件的点集

合中选择一个和当前边两个端点构成线段长度和最小的那个点作为候选的点。

3.2.5候选点的各种情况的处理

i候选点是外点

这种情况会产生两条新边。新边一是当前边的起点和选中点构成的。新边二是选种点和当前边的终点构成的。在前沿边界的连表中把新边一插入到当前边的后面,新边二插入到新边一的后面,删掉当前边。把新得到的三角形加到三角形的链表中。如图一。

ii候选点是当前边的左侧边(和起点相连的边)的左端点(起点)

会产生一条新边(起点相连边的起点和当前边的终点),同时产生内边一(起点相连边的起点和当前边的起点),和内边二(当前边)。产生一个内点(当前边的起点)和一个新三角形。在外边框中把新边加到当前边的后面。把当前边和当前边的上一条边删掉。

在点表中删掉内点。在三角形链表末尾中加入新的三角形。如图二。

iii候选点是当前边右相连边上的右端点

处理情况类似候选点是左点。如图三。

34

iv如果当前边没找到点匹配

虽然这条边现在还是在边界框上,不是内边,但是这条边已经经过了寻找匹配点的过程,不能再做第二次寻找匹配点的活动了,我们把这条边标志成为用过的边也可以说是死的边界边。不要把这个边在边界框的多边形中删掉,但是当用过的边成为内边的时候是要删掉的。

这个算法的三角剖分过程是由中心向外呈外螺旋方式生长的。形状像蜗牛的壳。由于我们限制了选点的范围,因此在生长过程中外边框是不会出现文献[37]中分裂的情况。本文中的剖分过程始终就只有一个外边框。只要是空间曲面是连通的,这个算法在理论上就是可以用的。当然要根据点云的特殊性调整参数,才能得到好的最好的结果。

实际中空间曲面上的点云数据质量不一定高,因此剖分时候可能出现异常。所设定的几个参数是经过多次的实验得到的,不一定对所有点云都合适。但是由于我们对点云做了提前的处理,使的处理后的点云更适合做剖分,因此算法比较健壮。

3.2.6结束条件

当边界框中没有活边时就结束循环。

无序散乱点云的表面重建

摘要:我们描述并且说明一个算法,它需要输入一组无序的三维点云数据,这组点运数据在这个未知的流行M上或者附近,输出一个简单的近似于M的曲面。无论是存在边界的拓扑结构,还是M的几何形状都被认为是5提前已知的,所有这些信息都是从数据中自动推断出来的。这个问题自然出现在各种实际情况中,如从多个视角深度扫描一个对象,用二维切片恢复生物的形状,交互式曲面绘制。 附加关键:几何建模,曲面拟合,三维形状恢复,深度数据分析。 1 简介 一般来说,我们感兴趣的问题可以表示如下:基于未知的表面的部分信息,尽可能构造表面的完整表示。这类重建问题发生在不同的科学和工程应用领域中,包括:来自深度数据的曲面:由激光深度扫描系统采集的数据通常是从传感器到被扫描对象的距离矩形网格。如果传感器和目标对象是固定的,只要目标对象是“可视”的,那么可以全数字化采集。更复杂的系统,比如那些由控件实验室生产的产品,有能力通过旋转传感器或扫描对象来实现数字化圆柱形物体。然而,拓扑结构更复杂对象的扫描,包括那些简单的有把手的咖啡杯(1属表面),或者如图1a所示的物体(3属表面),不能通过这两种方法完成。为了适当的扫描这些对象,必须使用多个视图点进行扫描。合并来自多个视图点扫描生成的数据点重建一个多面体并非是一项简单的任务。 从轮廓的表面:在许多医学研究中很常见的用切片机将生物标本切成薄层。将感兴趣的结构的轮廓数字化。问题是用这些二维轮廓重建三维结构。虽然这个问题已经受到了大量关注,但是当前方法仍然存在着严重的局限性。也许其中最重要的是自动处理分支结构的困难。 交互式表面绘制:许多研究人员,包括施耐德和埃森曼,研究二维曲线的产物,通过跟踪笔尖或鼠标的路径作为用户绘制所需的形状。Sachs等人描述一个系统,称为3-Draw,这个系统允许创建三维自由曲线,通过记录笔尖的运动来模拟传感器。这个可以扩展到自由曲面的设计通过忽略这些被记录位置的顺序,允许用户在曲面上任意反复的移动笔尖。问题是重建的曲面要符合无序点的集合。 重建算法涉及的这些具有代表性的问题被精心的制作(具体情况具体分析),利用数据中的局部结构。例如,算法解决来自轮廓的曲面的问题大量利用了数据被组织成轮廓的事实(例如封闭多边形),并且这些轮廓位于平行平面上。同样的,专门的算法对于重建来自多个角

云计算数据中心基础知识考试题

、单选题(50) 1、 (A )是中国电信依托电信级的机房设备、高质量的网络资源、系统化的监控手段、专 业的技术支撑,为客户提供标准机房环境、持续安全供电、高速网络接入、优质运行 指标的设备托管以及相关增值服务,并向客户收取相应费用的一项业务。 A 、互联网数据中心(IDC ) B 、互动电信(ITV ) C 、专线出租 D 、企业邮箱(Mail ) 2、网络监测中常用的ping 命令使用的是什么协议(B ) A 、IGMP B 、 ICMP C 、ARP D RIP 3、 使用户可就近取得所需内容,解决 In ternet 网络拥挤的状况,提高用户访问网站的响应 速度,的系统叫做(D ),它能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及 至悯户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。 A 、负载均衡系统 B 、流量监控系统 C 、DPI 系统 D 、CDN 系统 4、 (C )是一项协助确保信息安全的设备,会依照特定的规则,允许或是限制传输的数据 通 过。防火墙可以是一台专属的硬件也可以是架设在一般硬件上的一套软件。 A 、入侵检测 B 、病毒网关 C 、防火墙 D 、流量清洗 5、下面不是服务器使 用操作系统的是(B ) A 、 W indows Server 2003、Windows 2008 Server B 、 A ndorid 、Symbian 、BlackBerryOS windows mobile C 、 L INXU 、Centos 、SUSlinux D 、 U NIX 、freebsd 7、 以下常用windows 命令中,用来检测TCP/IP 网络连通性的是(D ) 8、按照网络的覆盖范围进行网络分类可以将网络分为:( A ) A. 广域网、城域网和局域网 B.内联网、外联网和国际互联网 C. 公用网和专用网 D.公用数据网、数字数据网和综合业务数据 网 9、 IP 地址的主要类型有(D ) A 、2种 B 、3种 C 、4种 D 、5种 6、 每个子网有不多于 58台计算机,最合适的子网掩码为 A. 255.255.255.192 C.255.255.255.0 B. 255.255.255.24 8 D.255.255.255.240 A . Ipconfig B. ARP C.tracert D.pi ng

点云数据处理

c++对txt文件的读取与写入/* 这是自己写程序时突然用到这方面的技术,在网上搜了一下,特存此以备后用~ */ #include #include #include using namespace std; i nt main(){ char buffer[256]; ifstream myfile ("c:\\a.txt"); ofstream outfile("c:\\b.txt"); if(!myfile){ cout << "Unable to open myfile"; exit(1); // terminate with error } if(!outfile){ cout << "Unable to open otfile"; exit(1); // terminate with error } int a,b; int i=0,j=0; int data[6][2]; while (! my() ) { my (buffer,10); sscanf(buffer,"%d %d",&a,&b); cout<头文件读:从外部文件中将数据读到程序中来处理对于程序来说,是从外部读入数据,因此定义输入流,即定义输入流对象:ifsteam in就是输入流对象。这个对象当中存放即将从文件读入的数据流。假设有名字为my的文件,存有两行数字数据,具体方法:int a,b; ifstream infile; in("my"); //注意文件的路径infile>>a>>b; //两行数据可以连续读出到变量里in() 如果是个很大的多行存储的文本型文件可以这么读:char buf[1024]; //临时保存读取出来的文件内容string message; ifstream infile; in("my"); if(in()) //文件打开成功,说明曾经写入过东西{ while(in() && !in()) { memset(buf,0,1024); in(buf,1204); message = buf; ...... //这里可能对message做一些操作cout< #i nclude #i nclude using namespace std; //////////////从键盘上读取字符的函数void read_save(){ char c[80]; ofstream outfile("f1.dat");//以输出方工打开文件if(!outfile){ cerr<<"open error!"<=65&&c[i]<=90||c[i]>=97&&c[i]<=122){//保证输入的字符是字符out(c[i]);//将字母字符存入磁盘文件

散乱点云的数据分割与特征提取技术研究

目录 目录 第1章绪论 (1) 1.1 课题来源 (1) 1.2 课题研究意义与背景 (1) 1.3 国内外研究现状 (3) 1.3.1 数据分割 (4) 1.3.2 特征提取 (6) 1.4 主要研究内容 (7) 1.5 论文结构安排 (8) 1.6 本章小结 (9) 第2章点云模型K邻域搜索 (10) 2.1 k邻域搜索概述 (10) 2.2 相关算法研究现状 (11) 2.2.1 索引树法 (12) 2.2.2 立体栅格法 (13) 2.3 本文的搜索算法 (16) 2.3.1 点云空间划分 (16) 2.3.2 K邻域搜索 (18) 2.4 实验分析 (20) 2.5 本章小结 (23) 第3章散乱点云的微分信息估算 (24) 3.1 微分信息概述 (24) 3.2 点云法向量估算 (25) 3.2.1 光滑曲面法向量估算 (25) 3.2.2 迭代修正特征曲面法向量 (26) 3.3 法向量方向调整 (29) V

目录 3.3.1 最小生成树改进方法 (30) 3.3.2 最小生成树调整法向量 (31) 3.4 点云曲率估算 (32) 3.4.1 移动最小二乘曲面 (32) 3.4.2 自适应最大核密度估计 (34) 3.4.3 曲率估算 (34) 3.5 实验分析 (35) 3.5.1 法向量估算实验 (35) 3.5.2 曲率估算实验 (38) 3.6 本章小结 (40) 第4章点云的特征提取 (41) 4.1 特征提取概述 (41) 4.2 相关算法研究现状 (42) 4.3 特征点提取 (43) 4.3.1 边界特征点提取 (44) 4.3.2 尖锐特征点提取 (45) 4.3.3 构建最小生成树 (47) 4.4 特征线拟合 (47) 4.4.1 B样条曲线的定义 (47) 4.4.2 求解节点向量 (48) 4.4.3 过控制点拟合特征线 (50) 4.5 应用实例及分析 (51) 4.5.1 简单模型的特征提取 (51) 4.5.2 复杂模型的特征提取 (54) 4.6 本章小结 (56) 第5章基于聚类的混合数据分割 (57) 5.1 数据分割概述 (57) 5.2 相关算法研究现状 (58) 5.3 聚类算法定义 (59) VI

云计算数据中心与智慧城市建设

云计算数据中心与智慧城市建设 导读:云计算是一种基于网络的支持异构设施和资源流转的服务供给模型,它提供给客户可自治的服务。云计算支持异构的基础资源和异构的多任务体系,可以实现资源的按需分配、按量计费,达到按需索取的目标,最终促进资源规模化,促使分工专业化,有利于降低单位资源成本,促进网络业务创新。 一、前言 云计算是一种基于网络的支持异构设施和资源流转的服务供给模型,它提供给客户可自治的服务。云计算支持异构的基础资源和异构的多任务体系,可以实现资源的按需分配、按量计费,达到按需索取的目标,最终促进资源规模化,促使分工专业化,有利于降低单位资源成本,促进网络业务创新。 智慧城市是以多应用、多行业、复杂系统组成的综合体。多个应用系统之间存在信息共享、交互的需求。各个不同的应用系统需要共同抽取数据综合计算和呈现综合结果。如此众多繁复的系统需要多个强大的信息处理中心进行各种信息的处理。 要从根本上支撑庞大系统的安全运行,需要考虑基于云计算的网络架构,建设智慧城市云计算数据中心。在满足上述需求的同时,云计算数据中心具备传统数据中心、单应用系统建设无法比拟的优势:

随需应变的动态伸缩能力(基于云计算基础架构平台,动态添加应用系统)以及极高的性能投资比(相对传统的数据中心,硬件投资至少下降30%以上)。 二、云计算应用于智慧城市的优势 (一)平台层的统一和高效能 通过架构即服务(Iaas)的构建模式,将传统数据中心不同架构、不同品牌、不同型号的服务器进行整合,通过云操作系统的调度,向应用系统提供一个统一的运行支撑平台。 同时,借助于云计算平台的虚拟化基础架构,可以有效地进行资源切割、资源调配和资源整合,按照应用需求来合理分配计算能力和存储资源,实现效能最优化。 (二)大规模基础软硬件管理 基础软硬件管理,主要负责大规模基础软件、硬件资源的监控和管理,为云计算中心操作系统的资源调度等高级应用提供决策信息,是云计算中心操作系统资源管理的基础。基础软件资源,包括单机操作系统、中间件、数据库等。基础硬件资源,则包括网络环境下的三大主要设备:计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备)。基础软硬件管理中心,可以对基础软件、硬件资源进行资产管理;可以实现基础硬件的状态监控和性能监控;能够对异常情况触发报警,提醒用户及时维护问题设备;能够对基础软硬件资

三维点云数据处理的技术研究

三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法,希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展,三维点云数据技术得到广泛的应用。但是,受到设备的影响,数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样,已经成为一种新的资产类别,大数据战略也已上升为一种国家意志,大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时,其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上,发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月,美国政府发布《大数据研究和发展倡议》,把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面,投资2亿美元发展大数据,用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月,日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略,发布“新ICT计划”,重点关注大数据研究和应用;2013年1月,英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时,欧盟也启动“未来投资计划”,总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上,美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业

分析、规模、份额和预测》报告指出,2012年全球大数据市场产值为63亿美元,预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机,传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场,比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台,甲骨文公司的OracleNoSQL数据库,微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案,EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国,政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分,而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与大数据密切相 关;2012年12月,国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中,管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月,广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外,中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元,未来5年的复合增长率达51(4%,市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪,阿里巴巴、百度、腾

海量散乱点云out-of-core快速均匀精简算法

【64】?第37卷?第11期? 2015-11(上) 海量散乱点云out-of-core 快速均匀精简算法 A out-of-core rapid uniform reduction algorithm for massive scattered point cloud 聂乐魁,孙殿柱,薄志成,尹逊刚 NIE Le-kui, SUN Dian-zhu, BO Zhi-cheng, YIN Xun-gang (山东理工大学 机械工程学院,淄博 255049) 摘 要:海量散乱点云的精简对其显示及交互性操作具有重要的意义。为快速有效地精简海量散乱点 云,改进CR树结点分裂算法,将上溢结点子结点包围盒集转化为包围盒的中心点集,利用CR 树与数据库SQLite构建主存-辅存分级存储机制,从而实现海量散乱点云的out-of-core管理,计算CR树目标结点层中每个结点所包含点集的均值点,将距离均值点最近的点作为该点集的精简结果,根据目标结点层的不同实现海量散乱点云不同程度的精简。实验证明,基于分级存储机制的快速均匀精简算法能够快速有效地精简海量散乱点云。 关键词:海量散乱点云;CR树;数据库SQLite;分级存储机制;out-of-core 中图分类号:TP391.72 文献标识码:A 文章编号:1009-0134(2015)11(上)-0064-03Doi:10.3969/j.issn.1009-0134.2015.21.18 收稿日期:2015-05-20 基金项目:国家自然科学基金项目:基于凸域聚类动态索引的海量散乱点云曲面拓扑重建(51075247)作者简介:聂乐魁(1991 -),男,硕士研究生,研究方向为逆向工程、数字化设计与制造。0 引言 在逆向工程中,为精确表示实物的空间信息,由光栅投影式三维测量仪等扫描设备获得点云数据规模趋于海量,甚至超出通用计算机主存储器的容量,导致点云数据无法进行可视化及交互性操作,需要对其进行精简处理 [1~3] 。 目前,点云数据的精简算法分为均匀精简算法与保形精简算法。Sun 等[5]采用包围盒法来简化测量散乱点云数据,Martin 等[6] 提出均匀网格法,利用中值滤波计算包围盒的中值点来精简采样数据,能够快速均匀精简点云,但损失部分点云的几何特征。Chen 等[4] 对采样数据进行三角化,计算三角面片的法向量,并估计其曲率,基于曲率去除部分三角面片从而精简采样数据,能够很好地保留点云的几何特征,但精简速度过低。为能够快速显示与操作点云数据,应采用均匀精简算法对点云进行精简。但当精简海量散乱点云时,现存的均匀精简方法都将无法使用,而利用out-of-core 的动态存储与加载特性可有效解决点云数据规模及计算过程中产生的数据量超出计算机主存储器容限的问题 [1,2] 。 为能够快速有效精简超出主存容限的海量散乱点云数据,本文算法通过改进CR 树的结点分裂算法,将CR 树上溢结点的子结点包围盒集转换为包围盒的中心点集,利用CR 树与数据库SQLite 相结合实现海量散乱点云的主存-辅存分级存储,计算CR 树目标结点层中每个结点的均值点,将距离均值点最近的样点作为精简结果,根据所选结点层的不同实现海量散乱点云不同程度的精简,该算法能够快速均匀地对海量散乱点云进行精 简,并且构建的动态索引可为后续工作所使用。 1 海量散乱点云的分级存储机制 CR 树采用k 均值聚类算法,将结点两路分裂改进为多簇分裂,结点插入代价与R 树相仿,而查询性能与R*树相近,适合于数据密集型环境[7]。其结点分裂算法采用式(1)将N 的子结点集{n i }转化为点集{p i }: 11 (B(n ))C(B(n )) p (B(n )) i i i M i i V V == ∑ (1) 式中B(n i )表示N 中任一子结点n 的包围盒,V(x)表示包围盒x 的容积,C(x)表示包围盒x 的中心点。 利用上述方法所得点集往往与包围盒集的真实分布并不相符。如图1所示,对四个包围盒采用式(1)转换后的点集不能体现包围盒的位置分布,若应用k 均值算法[7]将图1中的点集划为2个分类,可能会出现两个较大的包围盒被归为一类而两个较小的包围盒被归为另一类的结果,这显然并非理想的结果。 图1 上溢结点不合理的点集表示 本文算法将采用包围盒中心点集进行聚类计算,以

集团云数据中心管理平台-规划设计

集团云数据中心管理平台详细规划设计

目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2云管理平台规划 (8) 3.2.1云平台 (9)

1前言 1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术,建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云,支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供;完成云计算中心的模块化设计,逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设;是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案,将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等,以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》(GB/T 22239-2008) 《信息系统灾难恢复规范》(GB/T20988-2007) 《OpenStack Administrator Guide》(https://www.360docs.net/doc/5d1826986.html,/) 《OpenStack High Availability Guide》(https://www.360docs.net/doc/5d1826986.html,/) 《OpenStack Operations Guide》(https://www.360docs.net/doc/5d1826986.html,/) 《OpenStack Architecture Design Guide》(https://www.360docs.net/doc/5d1826986.html,/)

云计算数据中心建设方案

云计算数据中心建设方案 2020年10月10日

目录 第一章项目概述 (1) 1.1.现状分析 (1) 1.2.工程概述说明 (2) 1.3.建设意义 (2) 第二章总体方案设计 (4) 2.1.建设原则 (4) 2.2.总体框架设计 (6) 2.2.1.总体架构设计 (6) 2.2.2.资源池逻辑架构设计 (6) 2.2.3.资源池分域设计 (8) 2.2.4.资源池分层设计 (8) 2.2.5.资源池模型设计 (10) 第三章机房硬件及服务器建设 (11) 3.1.网络方案 (11) 3.1.1.需求分析 (11) 3.1.2.网络虚拟化技术 (12) 3.1.3.网络设计 (13) 3.2.存储资源规划 (16) 3.2.1.设计需求 (16) 3.2.2.存储池化技术 (16) 3.2.3.存储设计 (20) 3.3.服务器域规划 (22) 3.3.1.服务器虚拟化技术 (23) 3.3.2.物理主机 (26) 3.4.中间件与数据库域设计 (27) 3.4.1.设计需求 (27) 3.4.2.虚拟机模板技术 (27) 3.5.安全服务域设计 (28)

3.5.1.设计需求 (28) 3.5.2.网络安全 (28) 3.5.3.主机安全 (31) 3.5.4.租户和权限隔离 (32) 3.5.5.虚拟机安全 (32) 第四章机房环境建设 (33) 4.1.装饰装修工程 (33) 4.1.1.机房的平面布局和功能室的划分 (33) 4.1.2.装修材料的选择 (33) 4.1.3.机房装饰的特殊处理 (37) 4.2.供配电系统(UPS系统) (38) 4.2.1.供配电系统设计指标 (38) 4.2.2.供配电系统技术说明 (40) 4.2.3.供配电设计 (41) 4.2.4.电池 (42) 4.3.通风系统(新风和排风) (43) 4.3.1.设计依据 (43) 4.3.2.设计目标 (43) 4.3.3.设计范围 (43) 4.3.4.新风系统 (43) 4.3.5.排烟系统 (44) 4.3.6.风幕机系统 (44) 4.4.精密空调系统 (45) 4.4.1.机房设备配置分析 (45) 4.5.防雷接地系统 (46) 4.5.1.需求分析 (46) 4.5.2.系统设计 (46) 4.6.综合布线系统 (48) 4.6.1.系统需求分析 (48)

散乱点云三角剖分软件开发

【102】?第35卷?第11期?2013-11(下) 收稿日期:2013-06-30 作者简介:陈江明(1991 -),男,湖南湘潭人,硕士研究生,研究方向为CAD/CAM。散乱点云三角剖分软件开发 Software development for triangulation of scattered point cloud 陈江明,王亚平 CHEN Jiang-ming,WANG Ya-ping (北京航空航天大学 机械工程及自动化学院,北京 100191) 摘 要:三角剖分是曲面重构的重要方法,适合于复杂曲面以及大数据散乱点的情况,尤以波前法在工 程中应用广泛。介绍了在ACIS/HOOPS环境下,由采集到的物体表面散乱点云采用波前法构造三角网格模型进而生成无干涉刀具轨迹的方法,并探讨了该方法在3D打印方面的应用。 关键词:散乱点云;三角剖分;刀具轨迹;ACIS/HOOPS;3D打印中图分类号:TP391.72 文献标识码:A?文章编号:1009-0134(2013)11(下)-0102-03Doi:10.3969/j.issn.1009-0134.2013.11(下).31 0 引言 三角剖分广泛应用于插值、模型重构、图像处理和有限元分析等领域。通过三角剖分构建模型非常灵活,对于复杂表面表示效果非常好;随着数据采集技术的飞速发展,使得极短时间内便可获得大量、高精度的物体表面数据,而三角剖分在大数据的处理上效率较高,同时由高精度的大数据重构的模型更能逼近原物体。本文利用ACIS/HOOPS提供的几何造型及渲染平台,采用波前法[1] 对散乱点云进行三角剖分,效果很好。 图1 HOOPS显示的下颌点云模型 A C I S 几何造型平台提供了点云处理类SPApoint_cloud,其对于大数据点云的存储和增删操作非常高效;同时HOOPS应用程序框架对于大数据点云及曲面渲染给予了强大支持,且交互操作非常方便,这些大大提高了系统的效率和友好性。图1是经由HOOPS显示的下颌点云数据,点数13,980。 1 点云预处理 测量得到的原始散乱点云数据杂乱无章且往往存在噪声和冗余,要经过数据预处理才可进行曲面拟合及CAD建模,数据预处理的工作主要包 括:噪声点去除,精简。本文采用手动删除噪声点、重点删除、均匀精简和扫描线精简对散乱点云进行预处理。 2 三角剖分算法实现 本文采用波前法进行三角剖分,基本思想是由任意一点构造初始边,由初始边创建初始三角形作为剖分的起始,以初始三角形外环作为初始波前,寻找当前波前边的有效匹配点构造新的三角形并修改波前向周围推进,直至所有散乱点剖分完毕。现对关键概念说明如下: 波 前:即剖分中的外环,由一系列边组成,环内是已经剖分完的点,环外是待剖分的点,我们将其视作波浪前沿故而简称为波前。当前正在向外寻找匹配点的波前称为当前波前。 波前边:组成波前的边称为波前边,当前正在向外寻找匹配点的波前边称为当前波前边。 波前点:位于波前上的点称为波前点。 匹配点:匹配点与当前波前边相对应,它是与当前波前边两端点夹角最大的一个或几个点,构造三角形。最后被选用的匹配点称为有效匹配点。 2.1 初始边确定 任意选择一点,并寻找与之最近的一点确定初始边。 算法中所有的边都是有向边,即由SP(起始点)指向EP(终止点)。 2.2 三角形创建及波前扩展 由当前波前边寻找匹配点从而创建三角形,

三维点云数据精简与压缩的研究

三维点云数据精简与压缩的研究 近年来,随着逆向工程的发展和三维数据扫描设备精度的提高,所得到的点云的密度往往很大,导致后续存储、传输、显示和重构都将消耗大量的时间和计算机资源。如何高效地对数据进行处理成了各国专家研究的热点,其中点云的压缩和精简可以分别减轻工程上在传输、存储和重构方面的压力。本文针对点云压缩和精简中的关键技术进行了较为深入的研究并分别提出了一种优化算法。 1.提出了一种基于八叉树的点云压缩算法。算法改进了八叉树分割的停止条件,可以在适当的深度停止分割并确保体素大小合适;在分割的基础上建立K邻域,利用简单有效的统计方法去除原始点云的离群点;在数据结构上,对每个节点分配位掩码,通过操纵位掩码,在遍历时对数据查询和操作,并优化随后的点位置编码。算法有效地移除了离群点和表面杂点,并在区间编码提高了点云压缩效率。 该算法较完整地保留了点云的关键信息,取得了良好的压缩率并缩短了压缩时间。2.针对无任何预知信息下的三维点云数据,提出了一种特征保留的点云精简算法。算法首先通过分析点云数据的细节信息,选取X,Y轴方向进行分割并运算,提取X-Y边界;然后利用栅格法对已经提取过边界的散乱点云数据进行空间划分并建立K邻域;通过计算点云在不同邻域内的法向量变化度来提取点云数据的关键特征点;最后利用栅格索引对非特征点区域进行适当简化。 该算法既能够保留点云的细节特征使其在重构之后逼近原始模型,又取得了良好的运算效率与精简率。在对精简算法研究的基础上,本文对点云重构算法进行了探讨和研究,并通过PCL_visualization库对重构结果进行可视化处理。本文中的算法使用了在点云处理中通用的点云库文件和本实验室光栅系统获取的点云文件来验证,实验结果表明本文算法具有实际的可行性和有效性,能够对点

数据处理点云处理

非接触三维扫描测量数据的处理研究 1 点云数据的处理 1.1 噪声点的剔除和失真点的查找.在非接触三维扫描测量过程中,受测量方式、被测量物体材料性质、外界干扰等因素的影响,不可避免地会产生误差很大的点(噪声点)和失真点(跳点).因此在数据处理的第一步,就应利用相关专用软件所提供的去噪声点功能除去那些误差大的噪声点和找出可能存在的失真点[3].失真点的查找需要一定的技巧和经验,下面介绍3种方法供大家参考:①直观检查法.通过图形显示终端,用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕上的孤点剔除.这种方法适合于数据的初步检查,可从数据点集中筛选出一些比较大的异常点.②曲线检查法.通过截面的首末数据点,用最小二乘法拟合得到一条样条曲线,曲线的阶次可根据曲面截面的形状决定,通常为3~4阶,然后分别计算中间数据点pi到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖大于等于[ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除(见图1).③弦高差方法.连接检查点的前后2点,计算中间数据点pi到弦的距离‖e‖,如果‖e‖ [ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除.这种方法适合于测量点均匀且较密集的场合,特别是在曲率变化较大的位置(见图2). 图1 曲线检查法剔除坏点 图2 弦高差方法 1.2 数据精简.非接触三维扫描测量的突出特点是点云十分密集,数据量极其庞大(在1m2的范围内有数十万个点).若将如此庞大的数据量直接用于曲面构建不仅需要巨大的计算机资源(普通微机可能无法胜任)和很长的计算时间,而且整个处理过程也将变得难以控制,更何况并非所有的测试数据对曲面的构建都有用.因此,有必要在保证一定精度的前提下,对测试数据进行精简.数据精简的原则是在扫描曲率较大的地方保持较多的数据点,在曲率变化较小的地方保持较少的数据点.不同类型的点云采用不同的精简方式.散乱点云可通过随机采样的方法来精简,而对于扫描线点云和多边形点云可采用等间距、倍率、等量及弦偏差等方法进行精减.此外均匀网格法与非均匀网格法也可用来精减点云数据.其中均匀网格法只需选取其中的某些点,无需改变点的位置,可以很好地保留原始数据,特别适合简单零件表面瑕点的快速剔除.由于均匀网格法没有考虑被测物体的表面形状特征,因此它不适合对形状复杂的重要工程部件测试数据的处理.与之相反,非均匀网格法可以根据被测工程部件外部形状特征的实际需要来确定网格的疏密,因此它可在保证后继曲面构建精度的前提下减少数据量,这在处理尺寸变化较大的自由形体方面显得十分有效. 1.3 数据的平滑处理.点云数据中的随机误差将影响到后续曲面的构建及生成三维实体模

公交数据中心云平台建设方案书

XX公交数据中心云平台 建设方案 XX市公共交通有限责任公司 二〇一四年十二月

[键入文字] 目录 一、概述 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目目标 (1) 二、需求分析 (2) 2.1信息化现状分析 (2) 2.2必要性分析 (2) 2.3需求分析 (3) 2.4业务分析 (3) 三、总体方案 (4) 3.1 建设思路 (4) 3.2 建设原则 (5) 3.3 总体建设方案 (6) 3.3.1 总体架构概述 (6) 3.3.2 总体建设要求 (9) 3.3.3 数据集成模式 (11) 3.4数据中心集成平台 (12) 3.4.1 数据采集 (13) 3.4.2 数据转换 (14) 3.4.3 数据分发 (14) 3.4.4 管理调度 (15) 3.4.5 运行监控 (15) 3.4.6 异常处理 (16) 3.4.7 系统升级 (16) 3.5数据统计分析平台 (16) 3.5.1 数据报表 (16) 3.6运行环境 (17) 四、项目预算 (18) 五、风险分析和控制 (18) 5.1技术风险 (18) 5.2安全风险 (19) 5.3数据质量风险 (19) 5.4实施风险 (19) 5.5管理风险 (20) 5.6需求变更风险 (20) 七、经济及社会效益 (21) 7.1经济效益 (21) 7.2 社会效益 (21)

一、概述 1.1项目背景 XX公交数据中心云平台是基于XX智慧快速公交(BRT)系统的基础上而建立,是针对XX公交公司未来信息化建设的实际需求的发展,而建立的实时、准确、高效的综合智能数据中心管理系统。 公交数据中心云平台定位于为公共交通企业提供一个企业运营数据服务平台,它收敛企业各业务系统中的运营数据,按照企业信息模型进行数据整合,形成企业统一数据视图,提供运营数据共享,支撑跨系统数据的应用,并且进行数据质量管理。 公交数据中心云平台能够提供企业全局信息的统一、一致的访问界面,支持企业对分散的信息全面深入的洞察,支撑实现企业不同部门的信息化平台在各个环节上的业务协同,为企业信息共享、数据质量提升和跨系统数据应用等需求提供了统一、高效、高质量的解决方案。 1.2项目目标 数据中心的建设基于XX智慧公共交通云中心并为解决公司完整信息数据的共享,实现业务部门之间的数据交换与数据共享,促进XX公交信息化的发展。具体目标如下:建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设,实现数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能,并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (一)建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设,实现生产数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能,并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (二)建立公司生产、管理、财务信息库等共享数据库,为宏观决策提供数据支持。对基础数据进行集中管理,保证基础数据的一致性、准确性和完整性,为各业务部门提供基础数据支持; (三)建立数据交换共享和更新维护机制。实现各业务部门系统之间的数据交换与共享,以及基础数据的标准化、一致化,保证相关数据的及时更新和安全管理,方便业务部门开展工作; (四)建立数据共享和交换技术标准和相关管理规范,实现各部门业务应用系统的规范建设

2018年昌平区云计算数据中心系统集成商服务费项目

2018年昌平区云计算数据中心系统集成商服务费项目 招标公告 中天信远国际招投标咨询(北京)有限公司受北京市昌平区经济和信息化委员会的委托,根据《中华人民共和国政府采购法》、《中华人民共和国政府采购法实施条例》、《政府采购货物和服务招标投标管理办法》和相关法律、法规的有关规定,对“2018年昌平区云计算数据中心系统集成商服务费项目”(招标编号:ZTXY-2018-F15883)采用国内公开招标方式进行采购,欢迎合格的投标人参加投标。 一、采购人名称:北京市昌平区经济和信息化委员会 采购人地址:北京市昌平区西环路15号 采购人联系电话:魏老师; 二、采购代理机构全称:中天信远国际招投标咨询(北京)有限公司 采购代理机构地址:北京市朝阳区南磨房路37号华腾北搪商务大厦1112室 三、采购代理机构联系方式: 联系人:聂女士、谢女士 (电话)(传真) 四、采购用途:云计算数据中心系统集成商服务 五、采购名称及数量: 六、简要技术要求: 按照国家政务信息系统整合共享的相关要求,切实推进昌平政务信息系统的整合,加快部门内部信息系统整合共享,未来五年,昌平区将重点打造云计算服务中心。昌平区经信委积极推动各委办局的业务系统上云工作,2018年昌平区已批复建设89个信息系统的建设,新建系统需要按照项目形成的标准规范体系进行设计、开发、部署,确保新建应用的可管和可控。计划到2019年底,完成综合服务中心、档案局、卫计委等部门200个多业务系统迁移上云,实现运行环境的物理集中。 为打破上云后的数据烟囱和数据壁垒,实现跨部门、跨层级、跨应用的数据集成和共享交换,解决数据互联互通难、资源共享难、管理协同难的问题,围绕“昌平政务云”基础资源的建、管、用一体化要求,2017年一期项目已建设了数据资源管理、应用集成管理、云资源管理等基础平台功能。但信息资源共享集

基于曲率的点云数据简化方法

基于曲率的点云数据简化方法 摘要:作为一种非接触型设备,它可以快速高精度的采集部分曲面数据,它变成最常用的设备,对于刻画部分曲面数据。然而,它产生大量的点云数据,为了减少计算时间和降低内存需求必须对这些点云数据进行精简。针对以往点云数据精简方法的局限性,本文提出一种基于曲率的新的精简方法。它包括搜索K个近临为了重建数据拓扑结构,计算和调整切平面法线,通过使用抛物线拟合的方法来估计曲率,并且给出数据精简原则。实验结果表明新的方法明显的减少了点云的数量,而且完好的保留了物体的几何特征。 关键字:数据精简、K个近邻、逆向工程、曲率 1简介 在逆向工程中,一种非接触式测量设备可以非常快速、高精度的扫描部件,它变成刻画部分曲面数据的主流设备。然而,获取的数据是稠密无序的,以至于难于直接给表面模型着色。这些数据需要大量的存储空间、并且大大的增加了计算的时间。因此,如何大量的精简点云数据的数量,并完美的保留数据的几何特征是点云数据精简的关键。 两个主要的趋势可以被观测到在这个实验尝试中。一个是格网简化。正如一个一般的缺点,它首先必须建立并维持网格数据结构,然后根据一些原则来减少数据,这个过程是很复杂和花费时间的。另一种是基于点的精简方法,这种方法减少点云数据通过使用部分几何信息。在文献3中,作者使用包围盒去构建分割面来将数据分割成线结构,然后根据弦角偏差法精简点云数据。在文献4中,作者使用基于局部曲面的点的法线值,这个局部曲面来自使用法线标准差生成的不规则三角网。数据精简是通过在每个网格中选择一个代表性的点,删除其他的点来完成的。 基于曲率减少点云是另一种基于点精简的方法。在参考文献5中,作者根据计算出来的每个点的曲率将点进行划分,并且不同的区间设立不同的误差值ξ,

云计算和大数据中心项目可行性研究报告申请报告编写范文

云计算和大数据中心项目可行性研究报告 中咨国联出品

目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (18) 2.1项目提出背景 (18) 2.2本次建设项目发起缘由 (20) 2.3项目建设必要性分析 (20) 2.3.1促进我国云计算和大数据中心产业快速发展的需要 (21) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (21) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (22) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (22) 2.3.5提升企业竞争力水平,有助于企业长远战略发展的需要 (22) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (23) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (23) 2.4项目可行性分析 (24) 2.4.1政策可行性 (24) 2.4.2市场可行性 (24) 2.4.3技术可行性 (24) 2.4.4管理可行性 (25) 2.4.5财务可行性 (25) 2.5云计算和大数据中心项目发展概况 (25) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (26) 2.5.2试验试制工作情况 (26) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (26)

散乱点云近离群点识别算法

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5d1826986.html, 散乱点云近离群点识别算法 作者:赵京东杨凤华刘爱晶 来源:《计算机应用》2015年第04期 摘要:针对原始曲面变化度的局部离群系数(SVLOF)无法有效滤除三维实体的棱边或 棱角处的离群点问题,提出了一种散乱点云近离群点的滤除算法。该算法首先将SVLOF定义在类k邻域上,并将SVLOF的定义内容进行了扩展,使其既能滤除平滑曲面上的离群点,又能滤除三维实体的棱边或棱角点处的离群点,同时仍然保留SVLOF原有的足够宽泛的阈值选取空间。仿真数据和实际数据的实验结果均表明,在效率基本保持不变的情况下,所提算法能比原始SVLOF算法更有效地检测出距离主体点云近的离群点。 关键词:散乱点云;离群点;局部离群系数;基于曲面变化度的局部离群系数 中图分类号:TP391.72 文献标志码:A Abstract:Concerning that the original Surface Variation based Local Outlier Factor (SVLOF) cannot filter out the outliers on edges or corners of threedimensional solid, a new near outlier detection algorithm of scattered point cloud was proposed. This algorithm firstly defined SVLOF on the k neighborhoodlike region, and expanded the definition of SVLOF. The expanded SVLOF can not only filter outliers on smooth surface but also filter outliers on edges or corners of threedimensional solid. At the same time, it still retains the space of threshold value enough of original SVLOF. The experimental results of the simulation data and measured data show that the new algorithm can detect the near outliers of scattered point cloud effectively without changing the efficiency obviously. 英文关键词Key words:scattered point cloud; outlier; local outlier factor; Surface Variation based Local Outlier Factor (SVLOF) 0 引言 激光三维扫描仪因其具有非接触、速度快、精度高等特点,是逆向工程中应用最为广泛 的型面数字化仪器[1]。但是激光三维扫描仪获取的三维数据往往带有噪声和离群点,使测量 数据与实物存在一定的偏差,严重影响到点云分割、特征提取、曲面重建等一系列的后续处理过程,所以必须对其进行光顺去噪处理[2]。 现有处理散乱点云中的离群点的方法可分为基于分布、深度、聚类、距离、密度共5类[3]。主要存在以下不足:1)基于分布的方法[4]需要计算适合点云数据的分布模型,基于深度的方法[5]则需要计算不同层次点云的凸包体,这两种方法对于无拓扑关系的大规模点云数据

相关文档
最新文档