一种多尺度拟合曲面的LiDAR数据建筑物脚点提取方法

针对现有的建筑物点云提取方法,提出一种基于多尺度拟合曲面算法的LiDAR数据建筑物脚点提取方法。采用顾及地形的TIN滤波算法对地面点和非地面点进行分类;对非地面点集进行多尺度曲面拟合,提取建筑物候选点云;通过分析最大重叠边界矩阵MOBR和阈值条件(如距地高程和最小面积等)剔除具有类似几何和表面特性的人造物(如桥梁、车辆和防护堤等),实现建筑物点云的提取。使用国际摄影测量与遥感协会(ISPRS)提供的Vaihingen和Toronto两块测试数据进行评估,基于面积和目标的平均质量分别达到91.6%、93.1%、84.8%和86.5%。实验结果表明,该方法能够稳健地提取建筑物点云,具有较高的正确性和完整性。

一种构造拟合曲面的新方法

利用计算代数中理想的Grbner基理论研究CAGD中曲面拟合问题,对代数曲面的0至2阶几何连续拟合做了较为细致的研究,通过实例验证了本文方法的有效性与准确性。

核回归方法的散点拟合曲面重构

散点曲面重构是计算机图形学中的一个基本问题,针对这个问题提出了一种全新的基于核回归方法的散点曲面重构方法,使用二维信号处理方法中非参数滤波等成熟手段进行曲面重构.这种方法可以生成任意阶数连续的曲面,在理论上保证了生成曲面的连续性,可以自定义网格的拓扑,在曲率大或者感兴趣的局部能够自适应调整网格点的密度,生成的结果方便LOD建模,数据的拟合精度也可以通过调整滤波参数控制,算法自适应调整滤波器的方向,使结果曲面可以更好保持尖锐特征.同时在构造过程中避免了传统的细分曲面方法中迭代、Delaunay剖分和点云数据中重采样等时间开销大的过程,提高了效率.对于采样不均、噪声较大的数据,该算法的鲁棒性很好.实验表明这种曲面建模方法能够散点重构出精度较高的连续曲面,在效率上有很大提高,在只需要估计曲面和其一阶导数时,利用Nadaraya-Watson快速算法可以使算法时间复杂度降为O(N),远低于其他曲面重构平滑方法.同时算法可以对曲面的局部点云密度、网格顶点法矢等信息做有效的估计.重构出的曲面对类似数字高程模型(DEM)的数据可以保证以上的优点.但如果散点数据不能被投影到2维平面上,曲面重构就需要包括基网格生成、重构面片缝合等过程.缝合边缘的连续性也不能在理论上得到保证.

Zernike多项式拟合曲面中拟合精度与采样点数目研究

为了研究采样点数目对由Zernike多项式所拟合的曲面的拟合精度的影响,采用不完全归纳法,取得了采样点与拟合精度之间的数据关系。结果表明:不同的测试函数遵循相同的规律,即采样点数目达到一定数目后,拟合精度随采样点的变化很小。并且,通过计算得到了在较高拟合精度时,采样点数目与Zernike多项式的项数之间的变化规律,实际例子证明了该变化规律的正确性,其对于Zernike多项式拟合曲面具有很好的指导意义。

三维地理信息系统中散乱点拟合曲面仿真方法

提出了一种三维地理信息系统(GIS)中基于距离比的加权平均值方法以实现散乱点曲面拟合方法,利用任意点与已知点距离的两个极限位置,通过已知点的值得到任意点的值,该方法适用于由多个散乱点表示整个区域内数值分布的情况。此外,在获取任意点的值的基础上,提出利用划分网格和计算过渡颜色的方法生成曲面的方法,并给出了利用OpenGL生成曲面的代码。最后,通过实例验证了所提方法的实际效果,表明该方法调节过程平稳,曲面跟踪特性好。

基于曲面拟合的光学偏折系统显示屏标定方法

针对透射式光学偏折系统中最关键的标定环节,提出使用曲面拟合方式拟合显示屏幕面形分布。建立基于透射式光学偏折术的波前检测仿真模型,分析两种不同的显示屏面形拟合方法对波前测量的影响。仿真结果显示:平面屏幕模型波前像差均方根误差(RMS)值为0.8375μm,而曲面屏幕模型仿真波前像差RMS值仅为0.0596μm。采用透射式光学偏折系统对球面透镜进行波前测量,曲面屏幕模型中波前像差RMS值为0.1371μm,平面屏幕模型中波前像差RMS值为1.4326μm。实验结果表明:使用曲面拟合效果明显优于平面拟合效果,证明了曲面拟合屏幕模型的可行性。

基于多项式曲面拟合的新能源最大发电能力评估

准确评估大规模新能源最大发电能力有助于优化电网可调资源配置,提高电网运行经济性。本文首先采用皮尔逊相关系数对气象指标进行分析,选择其与发电能力显著相关的指标构建输入特征集;其次,通过多项式拟合曲面迭代构建方法,对数据进行上包络面的最大化处理,筛选出有效样本集,进而采用最小二乘支持向量机回归方法,得出输入特征与新能源发电出力之间的对应关系;最后,基于国内某实际风电场算例分析结果,验证新能源最大发电能力评估模型的适用性及有效性。

基于限定搜索高斯曲面拟合的星点质心提取算法

星点光斑图像目标识别技术对于空间监视装备和系统至关重要,由于星点图像中光斑成像的特点以及不同背景下图像噪声的干扰,目标光斑的自动识别和定位精度受限。高斯曲面拟合法与密度质心法是使用较为广泛的星点光斑目标定位算法,通过理论分析和实验表明传统方法对星点质心的定位存在一定误差。该文提出一种基于限定区域搜索的星点质心提取算法(LASACE),该算法首先通过中值滤波算法与最大熵阈值分割法对星点图像进行预处理,然后使用高斯曲面拟合算法获得星点光斑的像素分布。最后以星点中心建立目标搜索区域,采用距离强加权质心法提取出目标星点光斑的质心位置。实验结果表明,相较于密度质心法、高斯曲面拟合法和加权质心法,该文所提算法在降低星点光斑质心定位误差的同时提高了抗噪性,能够满足空间卫星的识别需求。

基于CT数据的二次曲面拟合算法研究

二次曲面工件在工业中比较常见,为测量物体内部的二次曲面,本文采用工业计算机断层成像(CT)技术获取物体的断层图像序列,利用U-net图像分割网络获得断层图像上的目标区域,对分割结果的边缘进行检测和曲线拟合并堆叠成三维点集,通过曲面拟合获取物体曲面的三维空间坐标信息。研究结果表明,本文的方法能够有效地实现边界提取和界面参数的拟合工作,拟合误差在1%以内,相比传统方法有较大改进。

点云模型基于几何特征增强与保特征曲面拟合的法向估计方法

现有法向估计中,尤其是模型中存在较大噪声的情况下,目标点邻域的选择是一个关键且困难的问题.针对点云模型,为了提高法向估计准确度,提出一种自适应选择邻域且保特征、抗噪声的法向估计方法.首先,提出双边非局部特征增强模块,根据网络前置学习特征以及邻域点几何特性对点邻域进行加权选择,并据此对局部特征进行增强,以提升网络对模型局部几何特征学习的能力;然后,采用局部特征与全局特征相结合的形式刻画点云完备的几何特征,并以此为基础进行局部曲面拟合及法向估计;最后,在局部曲面拟合中提出邻域保特征损失,依据邻域点受噪声干扰度对邻域点的拟合权重进行调整,实现保细节特征的局部曲面拟合,提高对噪声的鲁棒性.实验使用PCPNET数据集进行模型训练和测试,大量定性与定量的实验结果表明,与相关方法相比,所提方法对于不同噪声级别以及不同密度分布等复杂情形都可取得更加准确的法向估计结果,并更好地推动曲面重建等点云处理应用.

矩阵权NURBS曲面的拟合与光顺

介绍了利用矩阵权非均匀有理B-spline (non-uniform rational B-spline,NURBS)曲面拟合与光顺带法向的网格数据。通过输入带法向的规则四边形网格,以网格的顶点为曲面的控制顶点,用法向信息计算每个控制顶点对应的矩阵权,构造矩阵权NURBS曲面。与传统NURBS曲面相比,矩阵权NURBS曲面具有拟柱面精度,当数据均匀采样自光滑曲面时,构造的矩阵权NURBS曲面具有较好的光顺性且能很好地拟合网格模型;当输入的网格数据掺杂噪声时,通过迭代在已有的矩阵权NURBS曲面上重新采样顶点和计算法向量构造新的矩阵权NURBS曲面,最后得到具有较好光顺性且仍能逼近原始网格数据的拟合曲面。

GPS高程拟合模型方法的研究与分析

以某地区68个点作为实验数据,选择其中的49个点作为已知点来确定该地区的GPS高程拟合模型,其余19个点作为检校点来检验GPS高程拟合模型的精度,采用二次多项式曲面拟合、双三次多项式曲面拟合和移动三角面多项式曲面拟合来构建高程拟合模型。通过实验分析出,这3种方法的精度均能达到四等水准测量精度的要求,并且移动三角面多项式曲面拟合模型的计算精度最高。

一种基于曲面拟合的图像压缩方法

针对使用固定大小图像块和固定模型的曲面拟合图像压缩方法存在的还原图像质量问题,提出了一种多层次多模型的图像数据拟合算法,即首先依据图像区域的平坦度对图像进行多层级的错位分块,然后进一步依据分块的数据平坦度选择不同模型拟合达到压缩数据的目的;在图像还原时,依据分块之间的错位信息进行边界融合,较好消除了分块间的拼接痕迹,有效提高了还原后的图像质量。本文所提算法与经典的多项式拟合算法、标准图像压缩算法(JPEG)以及JPEG2000算法实验对比分析,本文算法有效提高了图像的压缩比,较好消除了还原图像的块效应,且在相同峰值信噪比下,所提算法图像质量与结构相似性指数高于JPEG和JPEG2000算法。

基于GNSS的长江下游带状区域高程拟合方法研究——二次多项式与BP神经网络的对比分析

该文旨在研究沿长江大范围带状区域中,GNSS点高程拟合方法的问题,列举二次多项式、BP神经网络拟合2种高程拟合方法,对2种拟合方法在长江下游同一个大范围带状区域的高程拟合结果进行对比分析。结果表明,针对该文大范围带状区域,在均匀布设的GNSS点位下,2种拟合方式计算结果误差基本一致,且BP神经网络拟合进行高程拟合获得较高的内外符合精度,方法具有较好的可塑性和更强的泛化能力。该文研究成果可为相关领域提供参考。

移动曲面拟合模型的精度优化研究

针对传统高程拟合方法未考虑待求点的分布特征和方向性特征,导致拟合效果不理想的问题,提出了一种与加权模型结合的移动曲面拟合研究方法。通过已知GPS点建立高程模型,拟合获取待求点的高程异常值以获取正常高。为了得到高精度的高程异常,将Shepard加权模型引入高程模型中进行分区定权,可得到较高的拟合精度,利用Matlab仿真软件对传统GPS高程拟合方法和改进后的模型进行拟合精度对比分析。实验结果表明:改进后的复合模型外推拟合精度较高,研究结果可对工程测量具有一定参考价值。

复杂船体外板曲面拟合研究

采用双三次样条插值函数方法,对给定离散数据的复杂船体外板曲面进行了拟合研究.将VC的可视化界面与MATLAB强大的数值计算和图形显示能力相结合,建立了复杂船体外板曲面拟合成型的计算机软件.在不同边界约束条件下,拟合曲面与原始曲面的准确度超过99%,验证了曲面拟合软件的可靠性.计算实例证明了方法的有效性.

散乱点曲面拟合及在车身曲面中的应用

提出了一种基于NURBS曲面的散乱点参数曲面拟合方法,可以对散乱点云数据进行插值或基于最小二乘意义下的光顺拟合。完成了软件开发并在汽车车身外形曲面设计中得到了应用。NURBS曲面的优良品质保证了这种方法计算稳定,生成的曲面满足光顺要求。

基于异形曲面拟合引导的深度信息修复算法

为了克服异形投影曲面RGB-D空间的深度信息出现非预期抖动、表面采样缺失等问题,提出一种基于异形曲面拟合引导的深度信息修复算法。通过将格雷码序列图像投射于异形投影曲面对其赋予高可用纹理特征,使纹理形态为原始深度信息的修复过程提供强约束引导参照,以实现异形投影曲面的非重建式平缓区域划分。再利用原始深度信息划分结果对各平缓区域分别进行曲面拟合,然后根据拟合曲面方程对该区域内原始深度信息进行平滑修复,从而增强异形投影曲面深度信息的可用性及可信性。算法验证结果表明,该深度信息修复算法不仅能够实现异形曲面的空洞填补与平滑修复,还能够有效地减少深度信息过修复、欠修复等情况发生。

复杂曲面的B样条拟合方法

用Ｂ样条函数对复杂曲面进行数据拟合。利用Ｂ样条曲线、曲面的重顶点技术，对具有折痕、或坑洼的特殊情况进行了强约束条件的曲面逼近。