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基于高斯加權(quán)離散導(dǎo)數(shù)的線點云幾何特性估算

發(fā)布時間:2020-11-01 21:55
   隨著三維掃描技術(shù)的快速發(fā)展,三維點云數(shù)據(jù)在工業(yè)建筑和日常生活等領(lǐng)域的運用越來越廣泛,例如,工業(yè)檢測、建筑測量、虛擬現(xiàn)實等。三維點云數(shù)據(jù)的處理工作是上述應(yīng)用的基礎(chǔ),在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮著極為重要的作用。在三維點云數(shù)據(jù)的處理工作中,幾何特性估算作為三維點云數(shù)據(jù)的處理手段,為區(qū)域分割、模型重建等工作奠定了堅實的基礎(chǔ),并且也對三維點云數(shù)據(jù)的應(yīng)用效果產(chǎn)生直接影響。通常來講,三維點云數(shù)據(jù)可分為線點云數(shù)據(jù)和面點云數(shù)據(jù)。本文主要研究對象是三維線點云數(shù)據(jù),如何分析、處理線點云數(shù)據(jù),估算其幾何特性是我們所關(guān)心的問題。本文提出了一種基于高斯加權(quán)的線點云一階離散導(dǎo)數(shù)的估算方法,該方法運用加權(quán)線性回歸和帶有線性約束的線性回歸的思想,結(jié)合微分幾何理論,更加準(zhǔn)確地估算出線點云的一階離散導(dǎo)數(shù)。同樣地,本文定義了線點云的高階離散導(dǎo)數(shù),并分析了它們的收斂性;诟咚辜訖(quán)離散導(dǎo)數(shù),我們可以獲得線點云的幾何特性,例如,曲率(二階離散導(dǎo)數(shù))、主(副)法向量、撓率等。在真實環(huán)境中,由于環(huán)境因素或機器設(shè)備等客觀因素,我們獲得的三維點云數(shù)據(jù)往往帶有噪聲,本文提出的方法不僅在無噪聲情況下提高的估算的準(zhǔn)確度,在存在噪聲的情況下,也可以降低噪聲帶來的影響。在估算線點云導(dǎo)數(shù)的過程中,涉及到多個參數(shù)的選取問題,例如,權(quán)函數(shù)的帶寬(波長)參數(shù)、采樣密度、鄰域半徑、噪聲強度等。在采樣密度確定的條件下,本文給出了估算噪聲強度的方法,該方法不僅可以估算噪聲強度,還可得到鄰域半徑的建議值,這使得我們無需在參數(shù)選擇工作中耗費大量的時間。該方法既避免了盲目選取參數(shù)帶來的結(jié)果不準(zhǔn)確性,減少了選擇參數(shù)消耗的時間,提升了估算結(jié)果的準(zhǔn)確度。為了分析本文提出的三維線點云幾何特性的估算方法,文章針對不同形狀的平面線點云數(shù)據(jù)和空間線點云數(shù)據(jù)進行了實驗操作,并與其他相關(guān)的方法進行了對比,結(jié)果顯示本文的方法針對不同形狀的線點云數(shù)據(jù)具有較高的普適性。在無噪聲條件下提高了估算結(jié)果的準(zhǔn)確性;在噪聲條件下降低了噪聲帶來的影響。為了分析參數(shù)選取的問題,本文提出了估算噪聲強度的方法,并針對平面線點云和空間線點云進行了多次實驗,實驗結(jié)果顯示本文提出的估算噪聲強度方法具有較高的準(zhǔn)確性,該方法為解決線點云數(shù)據(jù)導(dǎo)數(shù)估算中涉及到的參數(shù)選取問題提供了便利。
【學(xué)位單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:C81
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 三維點云數(shù)據(jù)
    1.2 線點云數(shù)據(jù)的幾何特性估算
        1.2.1 解析曲線法
        1.2.2 離散結(jié)構(gòu)法
    1.3 本文研究的內(nèi)容
2 高斯加權(quán)離散導(dǎo)數(shù)
    2.1 高斯加權(quán)離散導(dǎo)數(shù)定義
    2.2 高斯加權(quán)離散導(dǎo)數(shù)的收斂性分析
    2.3 線點云離散導(dǎo)數(shù)預(yù)估實驗
    2.4 本章小結(jié)
3 高斯加權(quán)離散導(dǎo)數(shù)的改進
    3.1 線點云參數(shù)化
    3.2 線點云幾何特性
    3.3 鄰域半徑調(diào)整
    3.4 實驗分析
        3.4.1 平面線點云的曲率估算實驗
        3.4.2 空間線點云的幾何特性估算實驗
        3.4.3 噪聲強度預(yù)估實驗
        3.4.4 實際場景的曲率估算實驗
    3.5 本章小結(jié)
4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝

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本文編號:2866153

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