散乱点云相关论文
为解决通过法线估计利用角度阈值判断点云轮廓时提取的点云轮廓线不完整和不准确的问题,提出基于改进的三维道格拉斯-普克(3RDP)算......
激光测量技术具有高分辨率、快速、非接触和数字化的特点,其应用日益广泛。基于激光测量的散乱点云,研究测量点云的数据处理方法。......
随着三维测量技术的快速发展，人们能够很便捷地获得实物模型表面的散乱点云数据，这大大促进了逆向工程技术的发展。基于点云数据的曲......
曲面重构是逆向工程研究的重要内容之一,散乱数据点的曲面重建一直以来都是函数逼近论的一个重要研究内容。本文从散乱数据曲面重......
近年来,三维几何造型所需表示的细节越来越丰富、模型的规模和复杂程度越来越高。采用传统的基于三角片的绘制方法,必需先根据采样......
随着三维激光扫描技术的发展,人们可以快速准确的获得物体表面大量的采样点。但是这些数据非常庞大,对后续的实时和高效的处理带来......
逆向工程技术是近年来发展起来的一种新的工程设计技术，以其独特的优势逐渐渗透到了各类产品行业，成为现代产品设计的主流技术。逆向......
植物作为自然界的一个重要组成部分，是人类生存和发展的物质基础。随着计算机图形学和虚拟现实技术的发展，利用计算机对植物进行建模......
逆向工程中,使用3D光学扫描设备测量物体表面,必须多次从不同角度测量才能获得完整的表面数据。多片点云各自间都存在位置偏差,需......
随着当前数字化测量技术的快速发展，反求工程在图像处理、计算机视觉、几何造型和数字化制造等领域得到了广泛应用。曲面重建是反求......
散乱点云曲面重建作为逆向工程的核心技术,是逆向工程与CAD/CAE/CAM以及快速原型等先进制造技术进行衔接与集成的重要纽带。本文深......
三维激光扫描测量技术是当前测绘领域研究的热点。近年来随着三维激光扫描仪的采集速度加快，点密度增强，价格降低等因素，点云数据在三......
提出一种新的点集模型自适应增加啊采样算法.算法利用最小二乘法求出点云模型上每个点的局部光滑曲面片,并由所求得的曲面多项式计......
结合显著特征点与马尔科夫随机场的特性,提出一种新的散乱点云特征提取算法研究.首先构造点云的显著度函数,计算点云模型中散乱点......
提出一种将遗传算法和O’Rourke算法相融合的最小包围盒求解算法,以O’Rourke算法中的体积函数作为遗传算法的目标函数,采用遗传算......
提出一种三维散乱点云边界特征提取算法,该算法采用R觹-tree建立散乱点云的空间索引结构,基于该结构快速获取任意点的k近邻点集X,......
针对传统特征点提取算法存在的对噪声敏感、人机交互效率不高等问题，提出一种基于点签名的散乱点云特征点检测方法。借助于k邻近方......
点云孔洞修补作为点云数据处理中的关键技术,直接影响点云的质量和完整性。利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的BP(back pro......
近年来,随着逆向工程技术的发展,三维点云模型广泛应用在虚拟现实、三维地图、医学图像、影视特效等领域,如何快速准确的建模,成为......
针对目前处理大量散乱点云数据体积计算算法效率低下且时间较长的情况,提出了一种基于散乱点云数据的高效率体积计算算法。此算法......
三维重建过程中获得的初始海量数据存在大量的噪声和孤立点,使得直接使用这些数据进行网格重建时,将会产生尖锐的凸出,导致重建效......
提出一种基于散乱点云的邻域采样点数目加权的聚类简化算法,此算法以曲面变化度和聚类中采样点的数目加权共同进行阈值控制,能够在......
针对常用的空洞边界提取方法在噪声干扰和投影单值方面的缺点,提出一种能克服投影重叠问题而适用于多值曲面修复的空洞边界自动提......
针对心内膜散乱点云预处理中的边界点检测,利用截线云理论将散乱点云进行等间隔区域分层,将点云投影至点云切片,得到切片的散乱点......
针对三维扫描或三维重建获取的散乱点云数据曲面重建问题,提出基于拉普拉斯规则化的高阶平滑算法。首先,计算点云数据的包围盒并离......
点云的变形技术在很多领域都有广泛的应用。本文介绍了一种常用的自由变形算法,并在其基础上提出了一种自适应旋转轴选取的算法,此......
基于Kinect体感技术获取的周围环境点云数据量大,其中点云的边界是重要特征,是机器人导航的重要参数。为获得复杂散乱点云的边界特......
逆向工程是目前非常实用的一种新产品开发技术，而模型重构则是逆向工程中非常重要的内容，同时也是难点之一。将VC＋＋6．0与UG二次开发相结......
提出一种特征保留的点云数据自适应精简算法。该算法首先构造散乱点云数据的局部拓扑信息,通过一种改进的二次栅格法快速建立K邻域......
对复杂型面物体的曲面拟合方法进行了研究，通过点云数据参数化、基于免疫遗传算法（IGA）的自适应节点计算、反求曲线控制顶点、点云数......
大规模离散点云包含多种类型的扫描缺陷:噪声、异常数据、孔洞及不规则的各向异性采样,大部分现有的算法不能够很好地处理这些缺陷......
散乱点云的三角剖分在曲面重建中发挥着重要作用。在对三角剖分基本方法深入分析的基础上对此类点云提出了一种高效的重构算法。本......
针对传统张量投票算法在散乱点云特征提取过程中计算复杂、算法效率低等问题，提出了基于解析张量投票的散乱点云特征提取。首先，深入......
空间点云的三角化是三维立体视觉领域中的研究热点,当前三角化文献中大多数只介绍空间部分点云的三角化方法,只有少量文献中介绍的......
当前三角化文献中一般只介绍点云的三角化方法,几乎没有文献注意到点云三角化过程中与用户互动的过程,按用户的要求进行点云的三角......
针对散乱点云的滤波问题,提出了一种体积保持的滤波方法.由于采用双边滤波器对散乱点云模型多次迭代滤波时,在高曲率区域会产生较......
针对传统点云简化算法在精简散乱点云数据时经常丢失过多特征点的不足,提出了基于K近邻和法向精度的点云精简算法.该算法首先对输......
针对地面散乱点云由于数据稠密性和不规则性难于获得扫描线信息这一问题,提出一种地面三维散乱点云扫描线信息生成方法。首先利用......
提出基于小波技术的散乱点云自适应压缩算法.利用快速成型理论中的切片技术,将三维空间点云数据降为二维平面点云数据,并对排序后......
采用逆向工程领域切片技术和数学形态学方法提取点云的轮廓特征线.空间散乱点云密度高且无拓扑关系,通过切片分层可将空间点云转换......
针对三维散乱点云模型,设计了一种基于多策略的三角网格面快速重构算法.该算法首先利用自适应策略寻找自适应k邻,将其进行投影后在......
针对目前散乱点云数据配准算法在精度、速度和优化等方面存在的问题,提出一种基于粒子群优化算法的点云数据配准算法。该算法首先......
增量算法是平面投影法中一种常用的点云剖分算法,该算法编程简单,占用内存少,计算速度较慢。针对增量算法的特点,改进算法通过将不......
为有效简化点云数据,提出保留边界特征的点云简化算法。该算法利用三维栅格划分法建立散乱点云的空间拓扑关系,计算每个数据点的近......
针对散乱点云预处理过程中尖锐特征难以保留的问题,提出一种基于多数投票法的尖锐特征保留方法。首先构建点云的k-d tree拓扑结构,......
基于由测量点云直接生成数控加工路径的这种思想,在散乱点云拓扑结构重构过程中,将散乱点云进行等间隔区域分割,将点云进行压缩并......
随着点云数据规模的不断增大,基于一定的准则对散乱点云进行压缩和简化直接决定了点云重建的效率.详细介绍了现存的点云压缩算法的......
