1.Iterative Closest Points算法 點雲數據配准最經典的方法是迭代最近點算法(Iterative Closest Points,ICP)。ICP算法是一個迭代的過程,每次迭代中對於源數據點P找到目標點集Q中的最近點,然后給予最小二乘原理求解當前的變換 ...
.點雲配准 在計算機逆向工程中,通過三維掃描等實物數字化技術可以獲取各種點雲數據。但是受到測量環境和設備的影響,再一次測量的情況下,難以獲取實物整體的點雲數據,因此需要多次從不同角度進行測量。但不同的測量數據之間可能會存在平移錯誤或旋轉錯位等問題。這就需要使用點雲配准技術來對測量點雲數據進行局部配准和整合,以得到完整的模型數據。 另外,在外科手術導航技術中,圖像標記點技術與人體表面標記點的配准是 ...
2021-01-06 16:37 0 778 推薦指數:
1.Iterative Closest Points算法 點雲數據配准最經典的方法是迭代最近點算法(Iterative Closest Points,ICP)。ICP算法是一個迭代的過程,每次迭代中對於源數據點P找到目標點集Q中的最近點,然后給予最小二乘原理求解當前的變換 ...
1.網格平滑 現代掃描技術的發展使得獲取點雲數據不再困難,通過曲線重建技術可以獲取表面網格來表示各種復雜的實體。但是點雲數據中往往存在噪聲,這樣得到的重建網格通常都需要進行平滑處理。 拉普拉斯平滑是一種常用的網格平滑算法。該方法的原理比較簡單,如下圖所示 ...
1.點雲重建 雖然Delaunay三角剖分算法可以實現網格曲面重建,但是其應用主要在二維剖分,在三維空間網格生成中遇到了問題。因為在三維點雲曲面重建中,Delaunay條件不在滿足,不僅基於最大最小角判斷的對角線交換准則不在成立,而且基於外接圓判據的Delaunay三角 ...
1.需要的數據:一個未配准的柵格數據,一個同地區的准確的矢量數據。 2.查看你的矢量數據的坐標系是什么,這里假設是WGS84的。那么首先打開arcmap將圖層框的坐標系設置為WGS84: 3.導入你的柵格圖層 4.右鍵你導入的柵格圖層:data=>export data,在彈出 ...
之前有篇博客講到八叉樹的重要性,其基本涉及到了點雲算法的方方面面,點雲數據在空間上雜亂無序,因為其在空間上並不存在任何拓撲關系,原始點雲數據僅僅是該空間內的所有數據點一個簡單的集合。八叉樹的構建以及其近鄰搜索的方法解決了點雲數據雜亂無序的問題,讓各數據點與其鄰域點建立聯系,構建 ...
自己理解 為了得到被測物體的完整數據模型,需要確定一個合適的坐標變換,將從各個視角得到的點集合並到一個統一的坐標系下,形成一個完整的數據點雲,然后就可以方便地進行可視化等操作,這便是點雲數據的配准. 方法: 主要是通過一定的算法或者統計學規律,利用計算機計算兩塊點雲之間的錯位 ...
估計兩個點雲之間的剛體變換。用標准最優化技術來確定兩個點雲間的最優的匹配,因為其在配准過程中不利用對應點 ...
1.表面重建 通過三維掃描儀所獲取的實際物體的空間點雲數據僅僅表示物體的幾何形狀,而無法表達其內部的拓撲結構。拓撲結構對於實際圖形處理以及可視化具有更重要的意義。因此,這就需要利用表面重建技術獎點雲數據轉換成面模型,通常為三角網格模型。除此之外,基於圖像數據的面繪制技術也是 ...