基于K-means聚类的RGBD点云去噪和精简算法

针对Kinect等深度相机扫描获取的点云数据数量庞大、噪声较多的问题,提出一种特征保持的点云去噪和精简算法。使用K-D树快速分类点云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值;使用K-means聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点到聚类中心的欧式距离和邻近点曲率变化判断是否为噪声点;通过保持特征的点云精简算法实现对点云数据的简化。实验结果显示,算法快速有效,对于去除大量外部噪声有良好效果,且精简后的点云数据保持了原始点云特征。

面向RGB-D数据的4D-ICP点云配准方法

针对三维彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的点云配准方法.首先利用主方向贴合方法将待配准的两片点云快速拉近,使它们近似对齐;在点云精确配准阶段,将RGB颜色值转换成单通道的灰度值,并将灰度值范围映射到几何数据的范围,由映射后的灰度值和点云的几何信息构成四维向量;然后由点的局部邻域几何信息和颜色信息构造混合特征描述子,根据混合特征描述子获得源点云的特征点,在四维向量空间,利用k近邻算法在目标点云中搜索对应点,以提高搜索效率;最后,定义了一种基于4D欧氏距离的ICP算法,通过4D-ICP迭代算法实现点云的精确配准.实验结果表明,面向RGB-D数据的4D-ICP配准方法,能够快速有效地实现RGB-D点云模型的配准,并在配准精度和保持颜色纹理方面效果突出.

基于特征相似性的RGBD点云配准

三维点云数据的配准是计算机视觉领域的重要研究课题,也是三维重建的关键步骤。针对RGBD点云数据的配准问题,提出一种基于特征相似性的初始配准方法。首先需要计算待配准的RGBD点云模型的曲率和颜色特征度(CFD),并对CFD进行统计分析,若模型颜色特征足够丰富优先采用颜色相似性策略,反之尝试曲率相似性策略。通过特征点提取精简点云模型,利用确定的对应点选择策略选择候选对应点对。在候选对应点对上采用优化样本一致性算法获得初始配准变换矩阵,实现两片点云的初始配准。针对不同颜色纹理的RGBD点云模型,本文方法可以自适应选择合适的特征点选择策略,实现点云间良好的初始配准。实验结果表明,对于几何特征不明显的RGBD模型,本文方法能够自适应选择颜色相似性策略来较好地完成初始配准。对于不同类型的模型配准结果较好,算法效率更高。

大直径旋流器在三山岛金矿磨矿分级中的应用

介绍了FX710大直径旋流器和FX500旋流器在三山岛金矿选矿车间的应用情况,分析了现场运行数据,数据表明FX710及FX500水力旋流器具有分级效率高、运行指标稳定的优点,各项技术指标均达到了设计要求。

基于混合特征的RGB-D数据初始配准方法

针对彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的初始配准方法.通过几何和颜色的邻域信息构建混合特征,并根据混合特征在源点云中获取物体的特征点;由归一化后的颜色值和混合特征构造特征描述符,通过该特征描述符搜索对应点;再由分块对齐策略,进一步剔除相似性较小的点对,将剩余特征点进行分块配准,选择最优的刚性变换.为了验证该初始配准方法的有效性,通过精确配准算法进一步细化配准结果.实验结果表明,基于混合特征的RGB-D数据初始配准方法对于两片部分重叠点云配准是有效的.

基于ROAD检测的脉冲噪声图像小波域滤波算法

针对传统滤波算法处理被椒盐噪声污染的图像时无法准确检测出噪声点而导致处理后视觉效果不佳的问题,文章提出了一种基于ROAD噪声检测的小波域滤波算法。算法先对图像进行小波分解,再利用ROAD检测法的优势标记出分解后每一层图像低频分量中的噪声点,然后通过基于欧氏距离的近邻插值来替换原噪声像素值。实验结果表明,该算法可以在滤除脉冲噪声的同时较好地保持原始图像的细节特征。

自适应平衡因子的混合特征提取算法

特征提取是3D点云配准中的重要步骤。针对RGBD点云数据独有的颜色信息,提出一种自适应平衡因子的混合特征提取算法。首先,引入几何特征度、颜色特征度和混合特征度的概念,混合特征度由几何特征度、颜色特征度和平衡因子决定。然后提出一种自适应的平衡因子估计方法,针对不同模型的几何特性和颜色特性自适应估算平衡因子,计算混合特征度,并根据混合特征度选择特征点集,最后采用改进的6DICP算法进行配准。实验结果显示,该算法提高了RGBD点云数据的配准精度、减少了算法耗时。

一种新的加速收敛迭代格式求解非线性方程组

文章提出了一种非线性方程组求解的新方法,将牛顿方法作为预测,对于任意给定的具有p阶收敛的迭代方法,通过构造带参数的新方法,使其收敛阶至少提高到p+2阶。最后通过数值实例,表明了文章的迭代方法具有很好的收敛效果。

面向RGBD深度数据的快速点云配准方法

目的真实物体的3维重建一直是计算机图形学、机器视觉等领域的研究热点。针对基于RGBD数据的非匀速非固定角度旋转物体的3维重建问题,提出一种利用旋转平台重建物体3维模型的配准方法。方法首先通过Kinect采集位于旋转平台上目标物的深度数据和颜色数据,对齐融合并使用包围盒算法去除背景噪声和不需要的外部点云,获得带有颜色信息的点云数据。并使用基于标定物不同角度上的点云数据标定出旋转平台中心轴的位置,从而获得Kinect与旋转平台之间的相对关系;然后通过曲率特征对目标点云进行特征点提取并寻找与相邻点云的对应点;其中对于特征点的选取,首先针对点云中的任意一点利用kd-tree搜寻其k个邻近点,对这些点进行曲面拟合,进而计算其高斯曲率,将高斯曲率绝对值较大的n个点作为点云的特征点。n的取值由点云的点个数、点密度和复杂度决定,具体表现为能反映物体的大致轮廓或表面特征信息即可。对于对应点的选取,考虑到欧氏距离并不能较好反映点云中的点对在旋转过程中的对应关系,在实际配准中,往往会因为点云重叠或距离过远等原因找到大量错误的对应点。由于目标物在扫描过程中仅绕旋转轴进行旋转,因此采用圆弧最小距离寻找对应点可有效减少错误点对。随后,使用二分迭代寻找绕中心轴的最优旋转角度以满足点云间的匹配误差最小;最后,将任意角度获取的点云数据配准到统一的坐标系下并重建模型。结果使用斯坦福大学点云数据库和自采集数据库分别对该方法和已有方法在算法效率和配准结果上进行对比实验,实验结果显示在拥有平均75 000个采样点的斯坦福大学点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少86.5%、57.5%,算法运行时间分别平均减少87%、60.75%,欧氏距离误差平方和分别平均减少70%、22%;在具有平均57000个采样点的自采集点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少94%、75%,算法运行时间分别平均减少92%、69%,欧氏距离误差平方和分别平均减少61.5%、30.6%;实验结果显示使用该方法进行点云配准效率较高且配准误差更小;和Kinect Fusion算法相比在纹理细节保留上也表现出较好的效果。结论本文提出的基于旋转平台标定的点云配准算法,利用二分迭代算法能够有效降低算法复杂度。与典型ICP和改进的ICP算法的对比实验也表明了本文算法的有效性。另外,与其他方法在具有纹理的点云配准对比实验中也验证了本文配准方法的优越性。该方法仅采用单个Kinect即可实现对非匀速非固定角度旋转物体的3维建模,方便实用,适用于简单快速的3维重建应用场合。