1.Iterative Closest Points算法 点云数据配准最经典的方法是迭代最近点算法(Iterative Closest Points,ICP)。ICP算法是一个迭代的过程,每次迭代中对于源数据点P找到目标点集Q中的最近点,然后给予最小二乘原理求解当前的变换 ...
.点云配准 在计算机逆向工程中,通过三维扫描等实物数字化技术可以获取各种点云数据。但是受到测量环境和设备的影响,再一次测量的情况下,难以获取实物整体的点云数据,因此需要多次从不同角度进行测量。但不同的测量数据之间可能会存在平移错误或旋转错位等问题。这就需要使用点云配准技术来对测量点云数据进行局部配准和整合,以得到完整的模型数据。 另外,在外科手术导航技术中,图像标记点技术与人体表面标记点的配准是 ...
2021-01-06 16:37 0 778 推荐指数:
1.Iterative Closest Points算法 点云数据配准最经典的方法是迭代最近点算法(Iterative Closest Points,ICP)。ICP算法是一个迭代的过程,每次迭代中对于源数据点P找到目标点集Q中的最近点,然后给予最小二乘原理求解当前的变换 ...
1.网格平滑 现代扫描技术的发展使得获取点云数据不再困难,通过曲线重建技术可以获取表面网格来表示各种复杂的实体。但是点云数据中往往存在噪声,这样得到的重建网格通常都需要进行平滑处理。 拉普拉斯平滑是一种常用的网格平滑算法。该方法的原理比较简单,如下图所示 ...
1.点云重建 虽然Delaunay三角剖分算法可以实现网格曲面重建,但是其应用主要在二维剖分,在三维空间网格生成中遇到了问题。因为在三维点云曲面重建中,Delaunay条件不在满足,不仅基于最大最小角判断的对角线交换准则不在成立,而且基于外接圆判据的Delaunay三角 ...
1.需要的数据:一个未配准的栅格数据,一个同地区的准确的矢量数据。 2.查看你的矢量数据的坐标系是什么,这里假设是WGS84的。那么首先打开arcmap将图层框的坐标系设置为WGS84: 3.导入你的栅格图层 4.右键你导入的栅格图层:data=>export data,在弹出 ...
之前有篇博客讲到八叉树的重要性,其基本涉及到了点云算法的方方面面,点云数据在空间上杂乱无序,因为其在空间上并不存在任何拓扑关系,原始点云数据仅仅是该空间内的所有数据点一个简单的集合。八叉树的构建以及其近邻搜索的方法解决了点云数据杂乱无序的问题,让各数据点与其邻域点建立联系,构建 ...
自己理解 为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标变换,将从各个视角得到的点集合并到一个统一的坐标系下,形成一个完整的数据点云,然后就可以方便地进行可视化等操作,这便是点云数据的配准. 方法: 主要是通过一定的算法或者统计学规律,利用计算机计算两块点云之间的错位 ...
估计两个点云之间的刚体变换。用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点 ...
1.表面重建 通过三维扫描仪所获取的实际物体的空间点云数据仅仅表示物体的几何形状,而无法表达其内部的拓扑结构。拓扑结构对于实际图形处理以及可视化具有更重要的意义。因此,这就需要利用表面重建技术奖点云数据转换成面模型,通常为三角网格模型。除此之外,基于图像数据的面绘制技术也是 ...