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[導(dǎo)讀]用三維光學(xué)測量系統(tǒng)進(jìn)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(diǎn)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(jìn)的基于近鄰點(diǎn)距傳播的去噪算法進(jìn)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(diǎn)云存在“粗糙毛刺”和點(diǎn)云多層重疊的狀況,采用基于MLS的擬合平面投影光順?biāo)惴?

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(jìn)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(jìn)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(dāng)前及今后優(yōu)先發(fā)展的重點(diǎn),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(diǎn)。但是由于測量環(huán)境、人、設(shè)備等因素的影響,采集到的點(diǎn)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(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠運(yùn)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(jìn)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(jìn)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?biāo)惴ǖ玫搅碎L足的發(fā)展。其中很多網(wǎng)格模型的去噪和光順?biāo)惴梢灾苯訑U(kuò)展到點(diǎn)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(diǎn)云數(shù)據(jù)所含噪聲以及點(diǎn)云特點(diǎn)進(jìn)行分析,然后采用不同的算法進(jìn)行去噪和光順處理。

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

1.1 體外飛點(diǎn)去除算法

針對體外飛點(diǎn)無序、散亂的特性,本文采用空間單元柵格法[4]建立點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的空間拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)而搜索每個點(diǎn)的K_近鄰。首先讀入測量數(shù)據(jù)點(diǎn),將三維坐標(biāo)點(diǎn)存入一個一維數(shù)組Array[],同時得到其X、Y、Z坐標(biāo)的最大、最小值,這樣可以做一個與各個坐標(biāo)軸平行的大長方體柵格,包圍所有的三維點(diǎn)。根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)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(diǎn)所在的小立方體柵格,將數(shù)據(jù)點(diǎn)的序號追加到該立方體柵格對應(yīng)的線性鏈表中。

含噪點(diǎn)云預(yù)處理技術(shù)研究.pdf

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