點云數(shù)據(jù)預處理優(yōu)化算法的研究與應用.pdf

1、在建立模型數(shù)字化信息平臺的過程中，利用逆向工程技術(shù)，實現(xiàn)由實物模型直接構(gòu)建計算機模型，獲取模型的三維數(shù)字化信息，是當今制造業(yè)領(lǐng)域一項重要手段。逆向工程主要的步驟包括數(shù)據(jù)采集、點云數(shù)據(jù)的預處理和三維模型重建。其中點云數(shù)據(jù)預處理一般包括點云數(shù)據(jù)去噪、精簡、配準、特征識別、區(qū)域分割、幾何估算等過程，特別是點云數(shù)據(jù)的去噪和精簡對后續(xù)三維建模的模型質(zhì)量影響很大，是非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，因此，研究點云數(shù)據(jù)的去噪和精簡優(yōu)化算法，具有一定的科學意義。

2、　　本文研究的點云數(shù)據(jù)預處理算法主要應用于嶺南灰塑作品模型三維重建中?；宜苁菐X南一種較為獨特的傳統(tǒng)建筑，具有很高的文化價值和觀賞價值，鑒于灰塑作品的瀕臨滅絕，建立灰塑數(shù)字化信息平臺來實現(xiàn)繼承和發(fā)揚灰塑文化的意義深遠。本文分析灰塑作品特征后，發(fā)現(xiàn)它們的點云數(shù)據(jù)呈現(xiàn)散亂無序的狀態(tài)，散亂無序的點之間沒有任何的拓撲關(guān)系，而且通過三維掃描儀掃描出來獲得的灰塑點云數(shù)據(jù)的點數(shù)量在百萬級以上，其中有一部分點是由于機器本身和周圍環(huán)境影響等原因而摻雜的噪聲

3、點，這些點的存在將會嚴重影響后續(xù)三維重建的質(zhì)量，并且如此龐大的數(shù)據(jù)在平臺里面存儲和上傳很損耗計算機資源。針對這些難點，本文在參閱了一定數(shù)量的國內(nèi)外文獻的基礎上，對點云去噪和點云精簡技術(shù)進行了深入研究，并提出了一些新的方法，具體研究內(nèi)容總結(jié)如下:
　　1.基于k-means聚類算法和余弦相似度的原理，提出了一種新的基于k-means聚類的去噪算法。該算法通過實驗觀察聚類數(shù)k對去噪效果的影響來確定最佳聚類數(shù)，在每一簇內(nèi)，通過余弦相似度

4、對兩點之間的歐式距離進行加權(quán)，并作為噪聲的判別因子，這樣做的好處是加強了點云邊界點和聚類中心的關(guān)系，避免了點云邊界點被誤判成噪聲點，能夠在識別離群噪聲點的同時很好地保持模型的邊界特征。
　　2.基于曲面曲率和均勻網(wǎng)格原理，提出了一種基于曲率和均勻網(wǎng)格的組合式點云精簡算法。該算法利用包圍盒法對散亂的點云數(shù)據(jù)進行拓撲規(guī)則排序，建立點的鄰域集，計算點云在某點處的曲率，根據(jù)曲率精簡原則精簡點云，然后把刪除掉的點重采樣，將它們作為新的點云數(shù)

5、據(jù)輸入進行算法編程，用均勻網(wǎng)格的方法選取單元格內(nèi)離質(zhì)心點最近的點保留，該算法能夠在最大化精簡點云數(shù)據(jù)的同時很好的保留模型的細節(jié)特征。
　　3.為了驗證這些算法的合理性和有效性，在建立灰塑信息化平臺的過程中，采用灰塑作品和其他兩種具有散亂點云典型特征的模型作為實驗對象，根據(jù)本文提出的去噪和精簡算法，分別對它們進行去噪和精簡實驗，驗證了算法的可行性和先進性，并將預處理后得到的灰塑點云模型應用到灰塑三維重建過程中，得到了較好的重建效果。