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文檔簡介
1、三維點(diǎn)云配準(zhǔn)是逆向工程和計算機(jī)視覺等領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。為提高點(diǎn)云配準(zhǔn)過程中浮動點(diǎn)云與固定點(diǎn)云在公共區(qū)域?qū)?yīng)點(diǎn)匹配的精確性,本文提出一種點(diǎn)到泊松曲面尋找對應(yīng)點(diǎn)的匹配規(guī)則:通過固定點(diǎn)云的局部樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建泊松曲面,將浮動點(diǎn)云中的樣本點(diǎn)到泊松曲面的最近點(diǎn)作為對應(yīng)點(diǎn),擴(kuò)大對應(yīng)點(diǎn)的匹配范圍,保證對應(yīng)點(diǎn)在匹配的范圍域內(nèi),使配準(zhǔn)在達(dá)到主流配準(zhǔn)精度的同時,加快配準(zhǔn)的收斂并提高配準(zhǔn)的魯棒性。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
(1)為提高配準(zhǔn)過程中參考曲
2、面—泊松曲面重建的質(zhì)量,提出一種構(gòu)造封閉點(diǎn)集進(jìn)行泊松重建的方法,采用基于法向投影的三角形判別法分別識別樣本集合的凸點(diǎn)和凹點(diǎn),進(jìn)而獲取局部樣本數(shù)據(jù)的二維邊界特征及其對應(yīng)的三維邊界特征,借助所提取的邊界特征添加輔助點(diǎn),將非封閉的樣本數(shù)據(jù)變?yōu)榉忾]點(diǎn)集合,提高泊松重建的質(zhì)量以及重建的魯棒性。
(2)為有效分離樣本數(shù)據(jù)所對應(yīng)的網(wǎng)格曲面信息,提出一種 KD樹與半邊結(jié)構(gòu)相結(jié)合的動態(tài)空間索引結(jié)構(gòu),基于KD樹葉節(jié)點(diǎn)的開放性存儲網(wǎng)格曲面的幾何信息
3、,利用KD樹優(yōu)越的近鄰查詢性能查找半邊信息所在的節(jié)點(diǎn),借助半邊結(jié)構(gòu)的環(huán)序以及對偶半邊信息可快速獲取目標(biāo)點(diǎn)的拓?fù)溧徲蛐畔?。基于該索引可快速分離出樣本數(shù)據(jù)所對應(yīng)的網(wǎng)格曲面,保證分離網(wǎng)格曲面的拓?fù)渫暾裕瑸榕錅?zhǔn)提供更加精確的參考信息。
(3)通過交互選擇特征點(diǎn)進(jìn)行迭代初配準(zhǔn),基于點(diǎn)—泊松曲面匹配規(guī)則建立浮動點(diǎn)云樣本數(shù)據(jù)與固定點(diǎn)云樣本數(shù)據(jù)的對應(yīng)點(diǎn)對信息,利用奇異值分解法計算剛性變換參數(shù);同時定義配準(zhǔn)調(diào)整因子,動態(tài)的調(diào)整候選曲面網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)
4、的范圍,彌補(bǔ)手動選擇特征點(diǎn)的精度低的缺陷,提高初配準(zhǔn)的精度。在初配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,精配準(zhǔn)基于自適應(yīng)策略選擇并增加特征點(diǎn)個數(shù),保證在初配準(zhǔn)效果不理想的情況(初配準(zhǔn)誤差偏大)下依然配準(zhǔn)成功,在提高配準(zhǔn)精度的同時,提高配準(zhǔn)的魯棒性,減少收斂的迭代次數(shù)。
(4)提出一種基于點(diǎn)面最小距離的徑向誤差估計方法,通過減小徑向誤差來提高浮動點(diǎn)云和固定點(diǎn)云的貼合程度,利用調(diào)整因子對三維測量系統(tǒng)所引起的周向誤差進(jìn)行局部調(diào)節(jié),進(jìn)一步提高配準(zhǔn)的精確性。通過
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