艙內(nèi)場景深度圖像中的大曲面提取技術研究.pdf

1、先進的測量手段在提供給我們更多、更精確的數(shù)據(jù)同時也不斷對我們的數(shù)據(jù)處理手段提出更高的要求。將三維激光掃描測量技術應用于船舶艙容的幾何測量，可以快速獲取全艙的三維場景信息，生成高精度、高密度的深度圖像，從而可以解決傳統(tǒng)測量的精度和效率問題，有著重大的經(jīng)濟和社會意義。但艙內(nèi)測量環(huán)境復雜、結(jié)構(gòu)多樣以及測量數(shù)據(jù)的海量都給處理工作帶來了麻煩。艙中的大曲面決定了99％的艙容量，這使準確地從艙內(nèi)場景中提取大曲面特征顯得尤為重要。本文圍繞著船艙內(nèi)大曲面

2、的分割提取技術展開研究。 首先本文針對測量數(shù)據(jù)不處于理想方位的情況，提出了一種深度圖像自動傾斜校正的方法。通過假想包圍盒的移動，以包圍盒內(nèi)點數(shù)和法向量為判據(jù)，搜索特定平面，再以平面的法向量為基準對圖像進行傾斜校正。測量數(shù)據(jù)經(jīng)過坐標轉(zhuǎn)換后大大方便了后續(xù)的分割、投影等工作。 本文針對空間場景數(shù)據(jù)復雜，噪聲大的特點，借鑒平面圖像處理中成熟的方法，提出了以體素為單位進行大曲面提取的方法。采用線性八叉樹對空間數(shù)據(jù)點進行劃分組織，以

3、八叉樹葉節(jié)點作為體素。用體素的有向生長對艙內(nèi)大拉伸面進行了提取；然后設計了一種最佳投影方向的判定方法，用投影后單位體素內(nèi)點數(shù)(投影密度)為閾值進行門限化分割，接著用三維連通性提取舷側(cè)、艙頂?shù)纫话愦笄妗?本文所述算法通過C語言予以實現(xiàn)，并借助可視化工具包VTK對處理結(jié)果進行了可視化，還利用逆向工程軟件Imageware的手工操作結(jié)果與本文算法的運行結(jié)果進行對比。本文提出了分割效果評價的定量標準，并以此分析了算法在實際測量數(shù)據(jù)上應