基于迭代最近点算法的激光点云拼接研究

在采用激光雷达进行建筑物的三维测量过程中,多站点测量获得的激光点云具有不同的三维参考坐标系,因此将多站点三维点云进行精准拼接是实现三维测量成像的关键。采用VLP-16激光雷达在不同测量站点对山东理工大学机械交通实验楼天井及其周边道路进行扫描,获得了多个站点的三维激光点云;对不同站点测量的点云进行了去噪预处理,消除了有噪声的散乱点云;选取不同站点测量点云的公共区域,采用迭代最近点算法,对各个点云进行了拼接处理,获得了完整的扫描区域三维成像。实验结果表明,此方法可实现不同站点激光点云的拼接,具有良好的拼接效果。

基于点云数据重构的扩径管道直径、圆度检测系统

不同规格尺寸管道在扩径过程中,无法对其直径及圆度进行快速、精准检测,为此,提出了一种基于点云数据重构的扩径管道直径及圆度精准检测方法。首先,搭建了一种基于点云数据重构的扩径管道直径及圆度精准检测系统,并对系统的不确定度进行了分析;然后,分析了激光线扫描传感器的成像及标定原理,并通过标定块对系统进行了标定;最后,进行了不同规格尺寸管道直径及圆度在线检测实验,对采集到的点云图像进行了去噪、拼接处理,并对拼接重构后的精度进行了分析研究。研究结果表明:针对400 mm、1000 mm和1600 mm 3种规格尺寸的管道,该系统均能实现直径及圆度的精准测量,直径及圆度最大误差分别不超过0.266 mm和0.427 mm,最大重复性误差分别为0.130 mm和0.170 mm;该结果表明,采用该方法可满足扩径管道的加工需求,为不同规格尺寸管道扩径过程中直径及圆度的精准、快速检测,提供了一种有效的技术手段。

街景动态图像虚拟拼接仿真方法研究

针对传统街景动态图像虚拟拼接方法存在拼接效果差的问题,提出一种街景动态图像虚拟拼接方法。采用坐标转换方法预处理街景动态图像,并使用邻域平均法对预处理后的图像进行平滑去噪,利用动态图像与噪声的标准离差进行配准和对数极坐标映射,确定图像特征区域的大体坐标。使用SIFT算法在坐标中提取图像特征点向量,把预拼接的图像转换至与基准图像相同的平面上,利用映射结合特征点向量进行匹配,完成对街景动态图像的虚拟拼接。仿真结果证明,所提方法能够有效完成虚拟拼接,且不会出现纹理细节丢失问题,具有较好的拼接效率和效果。

基于多特征组合的光学元件表面疵病检测

采用目前方法对光学元件表面疵病检测时,由于没有利用光谱原理技术来获取光学元件的表面图像,导致检测方法的检测精度低、图像清晰度低、准确率低和判别正确率低,因此,提出基于多特征组合的光学元件表面疵病检测方法。首先利用光谱原理获取光学元件表面的图像,再结合高斯平滑曲线进行去噪预处理,采用Plessey算法进行角点的提取和匹配完成图像的拼接融合,之后再进行疵病的特征提取,计算疵病所占面积,从而完成光学元件表面疵病检测。实验结果表明,所提方法的检测精度高、图像清晰度高、准确率高和判别正确率高。

煤矿采区三维地震资料二次精细处理技术研究

本文通过分析煤矿采区三维地震资料的特点,结合巷道揭露情况,分析一次处理剖面存在的问题,研究煤矿采区三维地震勘探资料进行二次精细处理的方法和技术。通过采用高精度静校正、叠前多域联合去噪、三维叠前数据规则化、拼接处理及三维叠前精细成像等技术,二次精细处理后的煤矿采区三维地震资料信噪比和分辨率都大大提高,从而提高了三维地震勘探原始资料的利用率,为煤矿安全生产提供技术保障。

基于结构信息的图像拼接算法

研究了纹理较多、噪声较大的两幅或多幅的图像拼接问题.两幅图像拼接时,提取图像特征点的好坏对图像拼接结果有很大影响.经典的SIFT算法是一种较好的局部特征点提取算法.而对于纹理较多,噪声较大的图像中, SIFT算法会提取数量较大的特征点,影响匹配的准确性和速度.本文提出基于结构信息的图像拼接算法(SKM,Structual Keypoint Matching),利用RTV算法提取图像的信息结构,有效地去除图像中的纹理噪声.去噪后,利用SIFT算法提取特征点进行匹配,最后利用RANSAC算法对匹配点对进行筛选,提高准确度.通过由SKM算法得到的变换矩阵H作用于原始图像,完成图像的拼接.