基于散乱点云数据的曲面重构方法_吴禄慎
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
曲面重构技术文档
由点云重构CAD模型的基本步骤包括：点云分块、点云切片、曲面重构、CAD模型。 1.点云分块 由于工程实际中原型往往不是由一张简单曲面构成，而是由大量初等解析曲面(如平面、圆柱面、圆锥面、球面、圆环面等)及部分自由曲面组成，故三维实体重构的首要任务是将测量数据按实物原型的几何特征进行分割成不同的数据块，使得位于同一数据块内的数据点可以一张特定的曲面来表示，然后针对不同数据块采用不同的曲面建构方案(如初等解析曲面、B-spline 曲面、Bezier曲面、NURBS 曲面等)进行曲面重建，最后将这些曲面块拼接成实体，它包括点集分割与曲面重建两部分。 为了实现点云的分块功能，同时也为了后续曲线拟合中重要点的选取工作，我们建立了图元的拾取模块。它包括多边形拾取、矩形拾取、点选三个小的部分，运用此模块我们可以利用鼠标对空间点云进行任意的分割和提取。 多边形拾取与矩形拾取类似，都是在视图上确定一个选择区域，然后根据视图上的图形是否完全落在这个选择区域中来决定视图上的图形是否被选取。由于我们针对的对象是三维空间中的图元，因此在视图窗口中所确定的区域实际上是一个矩形体或者多面体，所拾取的图元是位于这个体中的对象。问题的关键在于如何确定图元是否位于矩形体或多面体中。 基于OpenGL的拾取机制很好的解决了这个问题。物体的实际坐标经模型视图变换、投影变换、视口变换后显示为屏幕上的一点，OpenGL的gluUnProject（）可以做该过程的逆变换，即根据已知屏幕上点的二维坐标以及经过的变换矩阵可求出该点变换前在三维空间的坐标位置，但需要事先给定二维屏幕坐标的深度坐标。考虑OpenGL的投影原理，将0.0和1.0作为前后裁剪面的深度坐标。因此两次调用gluUnProject()可得到视图体前后裁剪面上的两个点，也就是屏幕上点的两个三维坐标。 对于矩形拾取而言，判断点是否位于矩形体中比较简单，可以选取每个空间点，判断点的坐标是否位于矩形盒三个方向的极限范围内，如果满足条件，则可认为该点符合条件，被拾取到了，并高亮显示。对于多边形拾取而言，我们借助面的法矢进行判断，对于任意空间点p，首先计算出各个面的外法矢n，然后在每个面任选一点v与p构成向量pv,如果对于多边形的每个面恒有n*pv >0,则可认为该点位于多边形的内部，当然也可利用射线法进行判断，从该点出发,作任意方向的一根射线,考察此射线与三维物体各面的交点数,如果总数=0或其它偶数,则在三维物体之外,如果总数为奇,则在三维物体之内。点选相对比较简单，对鼠标点击点向各个方向各扩展一定距离，构成一个矩形，然后按照矩形拾取的原理进行判断。需要注意的是上述三种方法不可避免的会出现透视方向的重叠点，必须根据到前裁剪平面的距离进行取舍。下面分别给出一些简单的例子。 多变形拾取 在多边形拾取对话框中我们可以根据操作的类型选择是对网格还是点云进行拾取，同时所保留的区域（多边形内、外、或者同时）也可进行选择。基本操作步骤为：左键点击多边形按钮开始选择，在点云中左键单击作为多边形顶点，同时开始绘制，点击Apply结束多边形绘制，同时高亮显示拾取点云。
三维点云处理软件需求说明资料讲解
三维激光扫描仪点云数据处理软件需求说明 点云数据处理软件是专用扫描软件、数据处理软件、CAD软件接口及应用于检测监测、对比分析的软件。 基本描述 点云数据处理软件能够用于海量点云数据的处理（点云数量无限制，先进内存管理）及三维模型的制作。支持模型的对整、整合、编辑、测量、检测监测、压缩和纹理映射等点云数据全套处理流程。能够基于点云进行建模，拥有规则组建智能自动建模功能（一键自动建模）要求能够精细再现还原现场。具有真彩色配准模块，扫描物体点云的颜色即为物体真实的颜色。相机彩色图片可以配准贴图到三维模型。 1.可直接操作激光扫描仪进行数据采集、输入及输出。可接受多种数据格式，如AutoCAD dxf、obj、asc、dgn、pds、pdms等，可接受自定义格式的文本文件输入。 2.软件应具高精度和高可靠性，能够进行点云数据拼接、纹理贴图、特征线的提取、具有点云数据渲染、点云数据压缩、三角网模型生成、几何体建模等功能，软件快速、准确、易操作性。 3.可以智能地自动提取出特征线，同时也可提供人工方式进行特征线的提取。 4.能够提供多种断面生成方式，可以方便地生成一系列的断面线。生成的断面可以方便的导出到CAD及其它软件中做进一步加工处理和应用。应能够提供非常精确的量测物体尺寸的方法。 5.需要一体化软件且具备完整功能1). Registration模块：多种点云拼接模式、导线平差、引入地理参考、目标识别2). Office Survey模块：任意点云导入导出；点云的裁剪、取样、过滤；提取线形地物；在办公室任意量测数据；任意纵横断面；点云矢量化；3D等高线及标注；三角格网生成；任意形体建模；隧道及道路；任意体积面积计算；点云着色；纹理贴图；连续正射影像3).Modeling模块：
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
三维曲面重构方法分析
三维曲面重构方法分析 摘要：曲面重构是逆向工程中CAD建模中的重要组成部分，三维曲面的重构方法决定了获得的曲面精度与光滑性，直接决定了逆向工程的效果，文章针对逆向工程中的关键技术三维曲面的重构方法进行了分析与讨论。 关键词：曲面重构；逆向工程；三维曲面 逆向工程是在吸收现有技术优点的基础上进行更优化的再创造技术，是针对现有设计方案的再设计过程。设计师使用逆向工程技术能够从实物上获取该物体的三维数据，并生成数据模型，这样可以将数据模型与实体进行比较，从而得到两者之间的异同点。使得在设计新产品过程中起点更高，设计周期更短，获得成效更快。 1 曲面重构算法的分类 三维曲面的重构，首先要进行点云的采集，然后进行曲面重构，并且结合正逆向工程的软件，重新设计比较复杂的三维曲面，得到光滑的无误的实体模型，并应用3D点云对齐的方式对重构模型进行误差分析，以达到最佳的重构效果。 在进行逆向工程的过程中，最重要的一步是重新对实体进行三维曲面重构。这是因为产品的再设计、模型分析、虚拟仿真、加工制造过程等应用都需要根据三维数据模型来进行。三维数据模型越准确这些过程得到的结果也会越准确。要获得精确的数据模型，一方面需要良好的硬件设备和操作软件，另一方面与操作人员的熟练程度有很大的关系。这是一个复杂、繁琐、技术性强的过程，国内外的众多学者都针对如何快速、准确地实现模型重构进行了大量的实验与总结，得到了很多曲面重构的算法，现在常用的曲面重构算法根据曲面类型、数据来源、造型方式能分为： ①按点云类型可分为规则排序的点与不规则排序的点。 ②按数据来源可分为三坐标测量、软件造型、光学测量等途径。 ③按造型的方式可分为根据曲线生成曲面与根据曲面拟合实体模型。 ④按曲面表现形式可分为曲面边界表示、曲面四边B-样条表示、三角面片和三角网格表示的模型重构。通常，采用NURBS、有理B-样条、Bezier曲面来表示长方形区域面重构的自由曲面，而采用NURBS和三角域的拓扑结构来进行散乱点的自由曲面重构。 2 曲面重构的精度 在进行曲面重构前，必须先对数据模型的基本信息与要求进行了解。基本信息包括了实体的几何特征、构造特点等；应用要求包括了数据分析、产品制造、
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
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
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，
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
用ImageWare实现缺损点云的曲面重构
用ＩｍａｇｅＷａｒｅ实现缺损点云的曲面重构 张景涛，卢章平 （江苏大学 图形技术研究所，江苏 镇江 ２１２０１３） 摘 要：针对有缺损的点云数据，提出了在逆行工程软件ＩｍａｇｅＷａｒｅ平台下进行曲面重构的途径；介绍了运用逆向工程技术进行ＣＡＤ模型设计的操作流程；用平行面截取点云数据，拟合出曲线线条；通过对曲线条的桥接，利用完整的曲线条重构出曲面。 关键词：工业技术；逆向工程；理论研究；缺损点云；数据分割；曲面重构 中图分类号：ＴＢ２１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００３─１８８Ｘ（２００５）０５─００９０─０３ １ 引言 在逆向工程技术中，往往是先对零件进行数字化处理，以得到其点云数据，之后通过对点云数据的处理，完成零件的ＣＡＤ造型。然而，在有的情况下，由于零件原型的唯一性、原型的表面存在着缺陷以及扫描设备本身的局限性和不可完美性，导致得到的点云数据很可能有缺损（图１所示为一零件表面扫描后的点云数据，其中显示了两处缺损面，它的缺损有其不可避免的一面）。这里的缺损既指数据丢失造的缺少，也包含由外部原因造成的数据不真实。 图１ 零件的点云数据 笔者从一有缺损的点云数据入手，经过点云预处理后，对点云数据进行分割。为此，把缺损面分割在了同一张点云片中，这样在以后的工作中，就可以仅研究有缺损的分割点云片。对于此缺损的点云数据，笔者用平行的截面来截取，形成一系列的点云线条，其中含有由于数据缺损而造成的断开了的线条。接下来，笔者将点云线条拟合成曲线，再 将断开的线条桥接，即形成完整的线条列，随后根据线条列形成曲面。 ２ 测量数据预处理 在实际扫描过程中，由于环境和原型本体特征的影响，使点云数据不可避免地受到噪音污染。为了获得完整、正确的测量数据，以方便后续的造型工作，需要对测量数据进行预处理，主要包括格式转换、数据过滤及平滑处理、数据精减及插补等［２］。 在造型之前还要进行的一个重要工作是数据分割（Ｐｏｉｎｔｓ Ｄａｔａ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）。数据分割时，根据组成实物外形曲面的类型，将属于同一子曲面类型的数据成组，这样全部数据将划分成代表不同曲面类型的数据域，为后续的曲面模型重建提供方便。针对于有缺损的点云数据，在分割时还应照顾到缺损部分，笔者把缺损部分的数据分在同一个点云片中，这样就没有让分割线穿过缺损区域。隔离出的包含缺损部分的点云片如图２所示。 图２ 分割出的点云片 ３ 曲面模型重建及质量分析 ３．１ 曲面重建 ＩｍａｇｅＷａｒｅ作为ＥＤＳ 的逆向工程造型软件，具 收稿日期：２００４－１０－１５ 作者简介：张景涛（１９８０－），男，河南郑州人，硕士生，（Ｅ－ｍａｉｌ） ｇｅｎｔｙ０３０６＠１２６．ｃｏｍ。
散乱点云近离群点识别算法
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d37542285.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
点云滤波方法
点云滤波方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
激光雷达点云数据滤波算法综述 滤波对象及目的：通过机载激光雷达快速获取高精度三维地理数据，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。 滤波方法：对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的LIDAR点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。 （一）LIDAR数据形态学滤波算法： （1）离散点云腐蚀处理。遍历LIDAR点云数据，以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，比较窗口内各点的高程，取窗口内最小高程值为腐蚀后的高程（2）离散点膨胀处理。再次遍历LIDAR点云数据，对经过腐蚀后的数据用同样大小的结构窗口做膨胀。即以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，此时，用腐 蚀后的高程值代替原始高程值，比较窗口内各点的高程，取窗口内最大高程值 为膨胀后的高程 （3）地面点提取。设Z p是p点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操作结束时，对该点是否是地面点作出判断。如果ｐ点膨胀后的高程值和其原始高程值Z p 之差的绝对值小于或等于阈值ｔ，则认为ｐ点为地面点，否则为非地面点 该算法有两种滤波方式：一种是按离散点进行滤波，一种是按格网滤波。（1）按离散点滤波：是对每个激光点进行腐蚀和膨胀操作各一次，结构窗口内数据的选取按距离来量度。 （2）按格网滤波：指将每个格网看成一个“像素”，按照数字图像处理中取邻域的方法来开取结构窗口。腐蚀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最小高程值；膨胀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最大高程值。 优缺点：总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。如果阈值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太小，则可能削平地形特征。现在各种阈值的选取一般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。解决这些问题的方法是根据地形的起伏大小和高程变化自适应的进行滤波窗口调整。但此方法在大范围地区及地形变化强烈山区的有效性还有待进一步 研究。 实际应用：从应用上，Lindenberger将数字形态学方法引人到机载激光雷达数据滤波中，首先采用水平结构单元对机载激光测高数据进行开运算，过滤剖面式激光扫描数据，然后利用自回归过程改善了开运算结果。 （二）基于坡度变化的滤波算法 滤波基本思想：基于坡度变化的滤波算法是根据地形坡度变化确定最优滤波函数，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。
曲面重构全过程实例
曲面重构全过程实例 1. 打开素材文件。 启动Geomagic studio12软件后，点击图标，打开文件。 2. 着色。 点击点工具栏的着色图标，系统将自动计算点云的法向量，赋予点云颜色。 3. 断开组件连接。 点击点工具栏的断开组件连接图标，弹出选择非连接选项的对话框，在“分隔”选择“低”，然后点击确定，退出对话框后按Delete删除选中的非连接点云。4. 选择体外孤点。 点击点工具栏的体外孤点图标，弹出体外孤点对话框，将敏感性设置为100，点击应用后确定，按Delete删除选中的红色点云，该命令使用3次。 5. 手动删除。 点击矩形选择工具图标，进入矩形工具的选择状态，改变模型的视图（按住中间旋 转），在视窗点击一个点，按住鼠标左键进行拖动框选，如图所示，按Delete 删除选中的红色杂点。 6. 减少噪音。 点击点工具栏的减少噪音图标，进入减少噪音对话框，点击应用后确定。该命令有助于减少在扫描中的噪音点到最小，更好地表现真实的物体形状。造成噪音点的原因可能是扫描设备轻微震动、物体表面较差、光线变化。 7. 统一采样。 点击点工具栏的统一采样图标，进入统一采样对话框，在输入中选择绝对间距里输入0.2mm，曲率优先拉到中间，点击应用后确定。在保留物体原来面貌的同时减少点云数量，便于删除重叠点云、稀释点云。 多边形阶段： 8. 封装。 点击点工具栏的封装图标，进入封装对话框，直接点击确定，软件将自动计算。该命令将点转换成三角面。 9. 填充孔。 点击多边形工具栏的选择填充单个孔图标，右键点击空白处，选择“选择边界”，再点击绿色边界，系统将选中边界并往内扩张（左键点击一次则扩展一次）。按delete删除翘曲边界，右键选择“填充”，再手动去选择需填充的边界，最后按ESC退出命令。 10. 去除特征。 点击蜡笔选择工具图标，进入蜡笔工具的选择状态，选择有问题的三角面，再点击多边形工具栏的去除特征图标，系统将自动根据红色周围的曲率变化进行光顺。 11. 用平面进行裁剪。 点击特征工具栏下的平面截面图标，弹出平面截面对话框。类型选择“系统平面”，平面选择“XY面”，位置度设为2mm，点击平面界面按钮，再点击“删除所选择”，删除底座下段区域，再点击“封闭相交面”，最后点击确定退出命令。 12. 网格医生。
点云数据处理
点云数据处理 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇博客也将粗略介绍。 三维点云数据处理方法 1. 点云滤波（数据预处理） 1. 点云滤波（数据预处理） 点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点，比如下图为滤波前后的点云效果对比。 点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。 2. 点云关键点 我们都知道在二维图像上，有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法，这种特征点的思想可以推广到三维空间。从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术。
常见的三维点云关键点提取算法有一下几种：ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D 这些算法在PCL库中都有实现，其中NARF算法是博主见过用的比较多的。 3. 特征和特征描述 如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征等等。如同图像的特征一样，我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。 常用的特征描述算法有：法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。 PFH：点特征直方图描述子，FPFH：跨苏点特征直方图描述子，FPFH是PFH的简化形式。这里不提供具体描述了，具体细节去谷歌吧。 4. 点云配准 点云配准的概念也可以类比于二维图像中的配准，只不过二维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等放射变化参数，二三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对其，也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量，通常表达为一个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。严格说来是6个参数，因为旋转矩阵也可以通过罗格里德斯变换转变成1*3的旋转向量。 常用的点云配准算法有两种：正太分布变换和著名的ICP点云配准，此外还有许多其它算法，列举如下： ICP：稳健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT
基于点云数据的曲面重建算法比较研究
一第４２卷第１期２０１９年１月一一一一一一一一一一一一一一安徽师范大学学报(自然科学版)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｎｈｕｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ)一一一一一一一一一一一一Ｖｏｌ.４２Ｎｏ.１Ｊａｎ.２０１９一ＤＯＩ:１０.１４１８２/Ｊ.ｃｎｋｉ.１００１－２４４３.２０１９.０１.００８ 基于点云数据的曲面重建算法比较研究 吴一旭１?一卢凌雯２?３?４?一梁栋栋２?３?一汪晓楚２?３ (１.安徽师范大学计算机与信息学院?安徽芜湖一２４１００３?２.安徽师范大学地理与旅游学院?安徽芜湖一２４１００３?３.安徽师范大学地理大数据研究中心?安徽芜湖一２４１００３?４.苏州市测绘院有限责任公司?江苏苏州一２２１００８) 摘一要:针对现有的多种点云数据曲面重建算法?从曲面重建的网格曲面二隐式曲面二参数曲面三种 不同重建方式入手?比较了四种算法针对不同目标物重建的优劣?并给出相应的精度评价?实验结 果表明:基于ＮＵＲＢＳ参数曲面重建的方式最佳?基于贪婪投影三角化网格曲面重建的方式其次? 基于移动立方体与基于泊松方程隐式曲面重建方式的时间复杂度与空间复杂度较大?且重建后的 点云模型误差也较大? 关键词:贪婪三角化?移动立方体?泊松方程?ＮＵＲＢＳ?曲面重建 中图分类号:Ｏ１７５.１４一一一文献标志码:Ａ一一一文章编号:１００１－２４４３(２０１９)０１－００４６－０５ 在逆向工程二计算机视觉二ＣＡＤ制图二三维测量技术等众多领域?点云数据处理技术从八十年代起就被广泛应用?且发展至今[１]?随着计算机辅助设计与计算机图形学的发展?越来越多的学者对点云数据的曲面重建技术产生了浓厚的兴趣?从现有研究来看?曲面重构大致可以分为显式曲面重构和隐式曲面重构两类方法[２]?显式曲面重构方法提出较早?需要先将点云参数化?然后再进行曲面重构?它一般不能用单个曲面来直接拟合点云?比如ＮＵＲＢＳ算法需要先将点云分割成不同区域?然后分别拟合各自的曲面?最后将拟合的各曲面进行拼合得到完整曲面?隐式曲面重构方法利用隐式函数得到逼近点云的等值曲面?相比显式曲面重构方法?隐式曲面重构更适用于重构复杂拓扑形状的曲面?且重构的曲面具有很好的封闭性和完整性?除此之外?刘含波[３]等对曲面重建方法有两种分类方式:根据生成的表面是否经过原始采样点?分为基于插值的表面重建和基于逼近的表面重建?根据重建过程中所依赖的插值点的信息?分为基于全局准则的整体重建和基于局部准则的局部重建?宋大虎等[４]根据现有算法的特点?将曲面重建算法分为隐式曲面算法二参数曲面算法二基于学习的方式和Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分算法? 本文从点云表面重建方式的角度?把曲面重建分成网格曲面二隐式曲面二参数曲面?其中贪婪投影三角化算法属于网格曲面重建?移动立方体算法以及泊松方程算法属于隐式曲面重建?ＮＵＲＢＳ算法属于参数曲面重建? 在实际工程中?采用多边形模型如网格方法作为输入输出?无论在数据处理方面?还是在计算机显示方面?都拥有一定的优势[５]?Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网的逐点插入法与分治合并法两大方法在１９世纪７０年代相继被提出?２０世纪８０年代末?Ｃｈｅｗ提出了ＤｅｌａｕｎａｙＲｅｆｉｎｅｍｅｎｔ算法[６]?在９０年代初?Ｒｕｐｐｅｒｔ改进了ＤｅｌａｕｎａｙＲｅｆｉｎｅｍｅｎｔ算法?使该算法得到的三角形最小角大于２０.７度[７]?之后?Ｒｉｖａｒａ二Ｈｉｔｓｃｆｅｌｄ二Ｓｉｍｐｓｏｎ等人进一步扩展和优化?使得最小角的最小值达到３０度[８]?基于隐式函数的曲面重构方法可分为局部拟合方法和全局拟合方法?基于局部拟合的隐式函数重构方法出现较早?最早的代表性方法山由Ｈｏｐｐｅ等[９]人提出?先拟合局部点云的平面?再估算点云的一致性法矢?然后构建有向距离函数?最后提取其零等值面?其中代表性的是移动最小二乘曲面(ＭＬＳ)方法[１０]?和局部拟合方法不同?全局隐式拟合方法利用数学函数同时拟合所收稿日期:２０１８－０４－２６基金项目:安徽省智慧城市与地理国情监测重点实验室２０１６年度开放性基金重点课题. 作者简介:吴旭(１９７１ )?女?安徽阜阳市人?实验师?研究方向为地理计算和可视化?通讯作者:梁栋栋(１９７１ )?男?安徽亳州人?副教授?博 士?研究方向为地图可视化与三维建模. 引用格式:吴旭?卢凌雯?梁栋栋?等.基于点云数据的曲面重建算法比较研究[Ｊ].安徽师范大学学报(自然科学版)?２０１９?４２(１):４６－５０.