資料介紹
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(dāng)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?biāo)惴梢灾苯訑U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?biāo)惴?br /> 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(biāo)點存入一個一維數(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。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。
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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?biāo)惴?br /> 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(biāo)點存入一個一維數(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。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。
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