海量點云預(yù)處理算法研究.pdf

1、逆向工程技術(shù)是當(dāng)今CAD領(lǐng)域中的一項新技術(shù)，它以獨特的從實物模型直接構(gòu)建計算機模型的手段為CAD技術(shù)帶來了革命。逆向工程中從實物模型采集而來的數(shù)據(jù)一般是以點云形式存在。隨著激光掃描設(shè)備的廣泛應(yīng)用，采集所得的點云數(shù)據(jù)越來越龐大，達到了百萬級甚至億級。為了對這些海量點云數(shù)據(jù)進行建模，就必須進行必要的預(yù)處理手段，否則將為后續(xù)的建模帶來難以想象的困難，為CAD系統(tǒng)帶來巨大的存儲、傳輸和運算負(fù)擔(dān)。 在對已有的點云預(yù)處理算法進行了系統(tǒng)的研究

2、的基礎(chǔ)上，本文針對海量點云的預(yù)處理進行了研究，提出了三種全新的海量點云預(yù)處理算法，分別應(yīng)用于點云去噪、點云配準(zhǔn)和點云精簡三個方面。通過在實驗平臺上的實現(xiàn)算法，經(jīng)過大量實踐中證明了它們是可行的并且具有高效高精度的特點。 本文首先提出了一種基于圖像的點云去噪算法，通過圖像的方法對點云進行去噪處理，因此與點云數(shù)據(jù)的大小無關(guān)，在海量點云的處理中具有遠超其他算法的速度。實驗結(jié)果表明，該算法的去噪效果也是比較理想的。另外針對稀疏點云的特點，

3、同時提出了一種基于k-dtree的無序點云去噪算法。 對于點云配準(zhǔn)，提出了一種基于特征點的改進ICP算法。該算法在采用主方向貼合法實現(xiàn)初始配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，使用曲率特征點和k-dtree尋找最近點，提高了ICP算法的效率。實驗結(jié)果表明，該算法具有理想的配準(zhǔn)效果，并且大大提高了配準(zhǔn)速度，這在海量點云處理中尤其明顯。 點云精簡是海量數(shù)據(jù)預(yù)處理中重要的步驟。本文結(jié)合了隨機采樣和曲率采樣各自的長處，提出了一種混和采樣方法。這種算法能