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[導(dǎo)讀]用三維光學(xué)測量系統(tǒng)進行測量時,由于周圍環(huán)境、人、設(shè)備等各方面的影響,測量數(shù)據(jù)中常常會摻入噪聲。針對體外飛點和離群成簇噪聲分別采取基于K_近鄰搜索的平均距離去噪算法和改進的基于近鄰點距傳播的去噪算法進行處理,取得了較好的去噪效果。針對直接測量或者多次測量拼接獲取的點云存在“粗糙毛刺”和點云多層重疊的狀況,采用基于MLS的擬合平面投影光順算法

逆向工程是將現(xiàn)有實物產(chǎn)品利用數(shù)據(jù)采集設(shè)備獲取物體外表面三維信息,再將數(shù)據(jù)進行處理及分析,最后實現(xiàn)產(chǎn)品的三維信息數(shù)字化,重建三維模型,對產(chǎn)品模型進行二次設(shè)計、修改及優(yōu)化。物體三維數(shù)據(jù)采集設(shè)備從采集方式上可以分為兩種類型:接觸式和非接觸式。其中,基于結(jié)構(gòu)光的非接觸式測量是當前及今后優(yōu)先發(fā)展的重點,它具有快速、全面獲取物體三維外形數(shù)據(jù)且對物體無損傷、對自然環(huán)境無污染的優(yōu)點。但是由于測量環(huán)境、人、設(shè)備等因素的影響,采集到的點云中往往含有大量的噪聲,難以被直接應(yīng)用于物體三維模型的重建。為了使點云數(shù)據(jù)能夠運用到后期的處理過程,滿足曲面擬合及造型設(shè)計等對數(shù)據(jù)高質(zhì)量的要求,必須先對原始數(shù)據(jù)進行去噪、光順方面的預(yù)處理。逆向工程與三維測量技術(shù)的迅速發(fā)展也推動了去噪光順研究的進展,國內(nèi)外許多研究學(xué)者在這方面做了深入的研究,如基于局部曲面擬合的MLS方法[1],基于Scale-Space理論的拉普拉斯方法[2]等。近年來,傳統(tǒng)的網(wǎng)格模型去噪和光順算法得到了長足的發(fā)展。其中很多網(wǎng)格模型的去噪和光順算法可以直接擴展到點模型上,比較經(jīng)典的有Fleishman的雙邊濾波去噪算法[3]。

本文針對點云數(shù)據(jù)所含噪聲以及點云特點進行分析,然后采用不同的算法進行去噪和光順處理。

1 去噪光順算法

三維測量系統(tǒng)獲取的點云數(shù)據(jù)中混雜的噪聲大致可以分為3種:(1)體外飛點,偏離實測數(shù)據(jù)較遠,懸浮在主體點云外圍的孤立、稀疏點;(2)離群成簇噪聲,偏離主體點云較遠,小而密集的噪聲簇;(3)混雜噪點,噪聲點和真實點混雜在一起,該種點云的形態(tài)與實體中心點云成分層狀,直觀表現(xiàn)為點云表面很多“粗糙毛刺”。

1.1 體外飛點去除算法

針對體外飛點無序、散亂的特性,本文采用空間單元柵格法[4]建立點云數(shù)據(jù)點之間的空間拓撲關(guān)系進而搜索每個點的K_近鄰。首先讀入測量數(shù)據(jù)點,將三維坐標點存入一個一維數(shù)組Array[],同時得到其X、Y、Z坐標的最大、最小值,這樣可以做一個與各個坐標軸平行的大長方體柵格,包圍所有的三維點。根據(jù)數(shù)據(jù)點的密度將長方體柵格劃分為多個小立方體柵格,并判斷每個數(shù)據(jù)點所在的小立方體柵格,將數(shù)據(jù)點的序號追加到該立方體柵格對應(yīng)的線性鏈表中。

含噪點云預(yù)處理技術(shù)研究.pdf

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