集成Hough球面检测的3D非刚性ICP配准算法在脑肿瘤良恶性识别中的应用

目前,脑部肿瘤已经成为世界上最致命的疾病之一。术前利用影像诊断手段对肿瘤良恶性检测的结果将会直接用于手术计划和实施方案的制定。Hough变换对脑部球面进行检测后,球心可作为固定对应点用于ICP配准点的约束,然后在非刚性配准的基础上用病患脑部图像与正常脑部图像进行3D差分,即可在差分区域的基础上进行特征提取和分类,用于脑肿瘤的良恶性识别。最终实验证明,该方法具有良好的识别分类效果。

面向岩体结构面提取的3D Hough变换点云分割方法

通过三维激光扫描技术可快速获取地质对象高精度空间信息,有效弥补了传统地质编录方法存在工作强度大、作业危险性高等问题,应用前景广阔。目前,对三维激光扫描地质编录技术的研究主要集中于岩体结构面提取方法方面,但现有方法存在提取结果不完整、准确度低等问题。本文提出了一种融合3D Hough变换和区域生长的点云分割方法,针对随机选取区域生长种子点稳健性不足的问题,通过结合法向量的3D Hough变换提高种子点选取稳健性,实现岩体结构面的自动提取。实验证明,本方法能有效区分产状差距微小或大小不同的结构面,对主要结构面提取的准确率较高。

一种结合SIFT与3D Hough变换的建筑物屋顶点云分割方法

针对建筑物屋顶形状各异且附属物复杂,而机载LiDAR点云数据具有分布不均匀且缺乏语义信息导致分割屋顶面常出现欠分割与过分割的问题,提出了一种SIFT结合3D Hough变换的建筑物屋顶点云分割方法。首先,引入曲率计算提高SIFT算法在屋脊与屋顶附属物处特征点的提取度,增强对结构复杂的附属物以及密集离散点的识别;然后,利用特征点构建kd-tree搜索5个邻近点构建拟合三角面,将拟合面法向量投入3D Hough空间并以拟合面法向量间夹角值判断平面可靠性,降低伪平面的出现几率;最后,利用累加计算和峰值检测获得屋顶分割结果。实验结果表明,该方法对不同复杂程度的建筑物屋顶有较高的适应性并能较好地分割屋顶附属物,以点为评价单元的平均分割完整率与正确率达到98.19%与97.62%。

基于3D-Hough变换的多机TBD算法

利用隐身目标RCS的空间差异性,提出一种用于隐身目标探测的基于3D-Hough变换的多机TBD算法。该算法对多机雷达回波进行联合处理,首先通过能量判决剔除杂波带来的部分虚警点,再通过概率网格划分解决多机Hough变换时因多雷达测量精度不统一带来的检测性能下降和虚假航迹增多问题。与传统单机TBD方法相比,该算法联合利用多机雷达回波进行3D-Hough变换,提高了对隐身目标的检测性能,为机载雷达协同反隐身提供了一种解决思路。通过仿真证明了该算法在强杂波背景下对隐身目标的探测能力。

基于三维Hough变换的机载激光雷达平面地标提取

针对机载激光雷达点云数据中的平面地标检测问题,分析了以三维Hough变换为基础的传统的平面检测算法,指出其存在空间分割不一致问题,在检测法线垂向地标时出现"极点"现象。研究了三维Hough变换的空间完备分割条件,利用参数空间的对偶特性,提出了一种基于对偶空间分割的三维Hough变换算法,避免了空间不一致问题。仿真和实验证明,改进三维Hough变换算法在不增加计算量的同时,能够有效检测激光雷达点云中的平面地标。

一种基于新三维随机Hough变换的航迹起始算法

针对雷达跟踪多目标时,目标点迹受杂波、噪声等因素影响,航迹起始难度大的问题,利用三维空间直线表示方法提出了一种4参数三维Hough变换算法。该算法是对传统二维Hough变换的拓展,它结合了传统的二维随机Hough变换理论,是一种新的三维随机Hough变换算法。通过该算法对理论数据和实测数据进行验证,结果表明,对于航迹区别较大的目标,该算法的航迹起始成功概率为98.5%;对于空间航迹相近的目标,该算法可成功将目标航迹从杂波中提取出来,虽然可能会出现航迹混淆,但利用目标先验信息可解决该问题,实现航迹起始。

基于Hough变换的航空发动机管线三维反求建模技术

探讨了基于反求工程技术的管线三维反求建模策略,提出了基于Hough变换技术的管线平面、圆柱面特征的识别方法,以及管线的CSG模型构建技术,进而实现了对航空发动机管线的三维反求建模。经实践证明,该方法可以精确、有效地实现对航空发动机管线测量数据的反求建模。

基于三维Hough变换的三维超声针状物体检测

本文提出了一种以(Φ,θ,ρ,α)四参数表示的空间直线为基础的三维Hough变换,用来检测三维超声图像中的针状物体。我们用实验室研发的三维超声系统采集插入水中的钢针的三维超声图像,然后用本文提出的方法对其进行检测。实验结果表明,本文提出的方法能比较准确地检测出三维超声图像中的针状物体,方向误差在1°以内,位置误差在1mm以内。

一种基于3D-TPH的航迹起始新方法

针对标准Hough法计算时间长,存储量大等问题,本文将标准Hough法中参数空间的划分分为两步:粗划分和细划分,提出了一种基于三维的两级Hough变换(3D-TPH)的航迹起始新方法。仿真实验表明:该方法不仅有效的减少了计算量和计算时间,降低了起始航迹的簇拥性,且减少了虚假航迹的占有率,运算实时性显著提高,具有较高的工程应用价值。

基于Hough变换的点云数据直线特征提取研究

文中为了从散乱点云数据中提取直线特征,将Hough变换算法引入到三维激光扫描点云数据处理中,并针对其在点云数据处理中的局限进行改进,提出一种改进的Hough变化算法,并选取一组扫描数据进行试验,该算法能够准确的提取出直线特征,证明了该算法的可行性。

顾及局部特征的三维点云建筑物轮廓精确化提取

建筑物是城市的重要组成部分,从三维点云数据中精细化地提取建筑物特征是当前研究的热点。本文提出了一种顾及局部特征的三维点云建筑物轮廓精确化提取方法。首先,采用基于统计学的滤波预处理方法,分离地面点与非地面点,去除离群点,降低点云数量;然后,通过基于改进3D Hough变换的建筑物立面提取方法,提取点云数据的多立面,提高立面提取的精度和效率;最后,采用基于降维边界索引的点云轮廓精准提取方法,获取局部特征和外部轮廓特征。结果表明,该方法能够充分兼顾建筑物的整体外部轮廓及局部细节特征,高效准确地实现建筑物的精确化提取,为城市规划、城市更新等相关应用提供技术支持。

基于无人机的岩体结构面识别精度提升方法研究

岩体结构面是影响岩体稳定性的重要因素,对其信息的准确高效提取是开展地质研究和预测地质灾害的重要基础。本文结合无人机三维激光扫描在岩体结构面识别方面的研究现状,为解决识别精度不高、边界提取不准确等问题,着重分析影响结构面识别精度的因素,并从法向量计算、点云聚类和边界二次精细化处理三方面对识别精度加以改进,然后进行野外结构面提取验证。结果表明,本文提出的识别技术精度较高,为结构面信息的智能化高效提取提供了一种可靠的应用方法。

基于激光扫描数据的室外场景表面重建方法

针对激光扫描特点,提出了一种自适应室外场景表面重建方法。首先,定义无效数据与有效数据,提取主要被测物;接着,通过边缘提取、拐点确定和表面曲率估计进行自适应重采样;然后,识别空洞,区分物体,给出网格剖分方法。实验验证了算法既可去除冗余数据又可突出重要边缘信息,有利于激光扫描数据的存储和传输。

三维点云特征的工件识别与位姿估计

针对工业机器人在抓取工件过程中需要识别和定位工件的问题,提出了一种基于改进法矢计算的点云局部描述符SHOT的三维物体识别与位姿估计的方法。首先,对三维扫描仪获取工件表面点云进行预处理和分割,得到用于匹配的工件点云模板数据集;其次,采用均匀采样算法提取特征点集,通过SHOT特征描述符对场景点云与模板点云提取的特征点进行点云局部描述;最后,利用Kd树建立初始对应对,引入3D霍夫投票机制通过点云局部坐标系各向量之间的转换关系完成工件识别,根据对应关系求解出初始变换矩阵。基于ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息。实验结果表明:该方法与基于ICP算法进行对比,提高了配准精度,可以得到精确的位姿估计信息,为在机器人应用中工件定位抓取提供精确的位姿检测方法。

用于提琴琴弦三维振动测量的高速摄影系统

分析了琴弦的亥姆霍兹运动,设计了一个基于高速摄影的非接触式光学测量系统,用于测量真实小提琴上琴弦的振动。通过特殊的光路设计和在琴弦上设置标定点,以7 000frame/s的速度和336×480的图像分辨率拍摄了拉弦和拨弦时琴弦上标定点的三维振动形态。采用圆形霍夫变换图像处理算法、奇异值分解算法和自动批处理,对记录的大量序列图像进行处理,提取了弦振动的位移和轨迹等数据。实验结果表明,该测量系统能够精确跟踪小提琴琴弦的振动状态和包络轨迹,振动位移曲线的图像处理精确度达到0.03mm。该系统为进一步研究提琴琴弦的振动机理和建立精确的琴弦振动理论模型提供了一种有效的实验方法。

基于霍夫变换的三维编织复合材料预制件表面编织角测量

针对三维编织复合材料预制件表面编织角人工测量准确性差、效率低等问题,提出了一种基于霍夫变换的三维编织复合材料预制件表面编织角测量方法.首先对图像进行倾斜校正,然后根据水平灰度投影曲线相邻波峰、波谷的位置分割出每一行花节,并计算编织材料的纹理方向;基于霍夫变换去除每一行第一个不完整的花节,并在此基础上分割出所有完整花节;在每一个花节区域利用霍夫变换检测直线,根据两条交叉直线的斜率计算得到每一个花节的编织角.实验结果表明:本文方法的测量绝对误差小于0.5°.

基于三维霍夫变换的环形光场三维重建

针对环形光场的二维对极几何图特征轨迹不完整问题,提出了一种基于三维霍夫变换的环形光场三维重建方法。将三维重建参数求解转化为高维图像体特征轨迹参数的解算。通过分析环形光场图像体中特征轨迹三维分布,提取图像体中的轨迹曲线,并采用三维结构张量分析曲线的局部方向。构建了面向三维曲线检测的三维霍夫空间,并设计霍夫参数筛选方法。通过曲线参数恢复每个视点下的三维点云并根据环形光场视点关系融合形成重建结果。消除了二维霍夫变换求解三维特征轨迹参数的歧义性,并在环形光场仿真与真实数据集上进行了三维重建实验。实验结果表明,该方法能够提高环形光场三维重建的精度与效果。

激光点云提取建筑物平面目标算法研究

从激光点云中提取建筑物信息是当前遥感数据处理的热点与难点,而构成建筑物的平面以及轮廓线的提取是LIDAR数据处理和建筑物三维建模的关键技术。本文通过分析激光点云数据中建筑物的特征,综合点云滤波、KD树索引、三维Hough变换以及Gauss球法向量统计算法的各自优点,提出了一套建筑物平面及轮廓的自动提取算法,并通过实验验证了该算法的有效性。

利用原始激光雷达点云数据提取渐进式建筑物轮廓线

建筑物是城市三维建模的重要元素,其轮廓信息的提取既是难点又是重点。本文提出了原始激光雷达点云数据的渐进式建筑物轮廓线提取方法。首先对原始点云数据采用渐进数学形态学滤波分离非地面点;然后使用改进的三维Hough转换分类出建筑物点云;进一步提取建筑物轮廓点,并根据相邻点方位角阈值确定建筑点云轮廓的关键点,以此简化并拟合建筑物轮廓线;最后基于轮廓线长度加权方向将建筑物轮廓规则化。结果表明,该方法大大提高了点云处理的效率和精度,可以直接从采集到的初始数据中自动化渐进式得到建筑物轮廓线信息。同时该方法对解决中小城镇建筑物体积小,距离近和屋顶坡度较大等问题具有较好的效果。

基于计算机视觉的工件表面三维测量系统

该文根据计算机视觉原理,提出了一种工件表面三维测量技术。该技术利用图像坐标与空间坐标的变换关系,采用LOG算子和快速HOUGH变换,对角点进行提取。并利用核线约束,实现图像的精确匹配,最终完成对工件表面的自动测量。