一、点云曲面的复合几何图像表示及其应用（论文文献综述）
陈艺海[1]（2021）在《基于结构光3D视觉的场景目标6D位姿估计问题研究》文中认为随机箱体抓取（RBP）是机器人利用3D视觉技术抓取随机散乱堆放的物体,随着3D视觉技术的应用,3D视觉机器人抓取是一个热门方向,3D视觉比2D视觉多了一个维度,提供的环境信息更加丰富,基于3D视觉的机器人抓取能处理更加复杂环境下的问题,解决了2D视觉机器人抓取的局限性。一个物体的位姿在三维空间中某个参考坐标系下可由3个旋转和3个平移表示,获取待抓取物体的6D位姿信息是机器人抓取和计算机控制机器人运动的前提。为了获取目标的6D位姿信息,本文搭建了一套结构光三维重建系统首先获取物体的3D点云数据,并利用点云处理算法估计场景目标的6D位姿,包括机械平台搭建、设备选型。获取物体的3D点云数据利用面结构光投影技术,包括结构光投影技术中的光栅解相问题、相机标定问题、结构光标定问题,将整个系统标定完成之后,就可以获取到物体的3D点云数据。针对传统解相算法过程中相位跳变误差问题,本文提出了一种改进的解相算法,相对于已有算法解相和测量结果更准确,通过仿真分析说明改进算法对误差抑制的效果,经过实验验证说明真实环境下对相位误差的抑制效果。并经过测量标准块实验验证三维重建精度,说明对机器人抓取的可靠性。6D位姿估计包括线上和线下两个阶段,利用点云处理算法计算点云模型和场景点云的特征,线下阶段是关于基准点云模型的创建、计算点云模型位姿,线上阶段是关于场景点云的处理和计算,利用模型和场景点云的特征进行目标匹配得到场景目标在相机坐标系下位姿变换矩阵。针对多目标匹配问题,本文改进了多目标匹配算法,使得仅使用聚类算法导致的目标漏匹配也能匹配到,更适用于机器人抓取。最后,在结构光三维重建系统的基础上搭建机器人抓取平台以验证6D位姿估计的准确性。经过多组机器人抓取实验,说明场景目标6D位姿估计和机器人抓取准确性,最终说明本文研究内容具有可行性。
蔡宇[2]（2019）在《计算机视觉中的图像分析和曲面重建方法》文中提出利用光学图像重建三维几何目标是计算机视觉的核心问题,随着相关硬件的不断发展和计算能力的大幅度提升,相应的光学成像测量技术已经被广泛地应用到工业测量领域。以工程应用中对光学测量和曲面重建的需求为背景,基于多目视觉和三维重建的框架,针对图像处理和特征提取、光滑曲面三维重建、人体曲面重建这三个方面内容进行相关研究,提高重构的精度和效率。主要工作内容如下:1.为了解决复杂环境下成像质量较差,提高图像特征分析和图像配准的准确性和精度等问题,主要针对模糊图像和带雨图像的重构问题进行了研究,提出了基于图像特征稀疏表示和图像显着性结构分析的图像模糊核估计方法,进而对图像进行去噪和去模糊,有效地增强了图像中具有边缘结构特征的清晰度,提高了特征提取精度。另一方面,为了适应大目标物体在室外进行光学测量的需要,减少图像中环境、天气等因素对特征提取产生的影响,研究了基于深度学习的方法,对雨天拍摄的图像实现了去雨算法。最后,考虑到被测物体表面可能没有显着的纹理特征,设计了一系列具有稀疏性质的特征标记,并结合应用以上算法,提高了两幅图像对应区域特征的匹配精度。2.在基于网格表示的双目视觉光滑曲面三维重建方面,提出了一种基于网格约束变形和全局像素级配准的曲面重建方法。相比于样条表示,网格曲面不受到形状的限制,具有很好的灵活性。首先,利用优质规则的平面网格模板,基于Laplacian的曲面变形方法,以少量特征点为约束,在最小二乘意义下对目标曲面进行拟合,得到初始的网格曲面。其次将不同视角的图像看成是网格曲面的纹理的投影,利用不同图像和三维网格之间的透视变换关系,优化所有网格点邻域在两幅图像上的局部纹理特征匹配,修正三维网格点在图像上投影点的纹理坐标,从而在双调和能量极小的约束下进行变形,更新光滑曲面。实验中,通过上述过程的反复迭代,得到了更加精确的网格曲面重建结果。3.在基于NURBS表示的曲面三维重建方法研究中,考虑到尽可能地减少对双目重建中两个视角图像的特征匹配数量的要求,研究了基于样条曲面表示,并利用图像特征驱动样条曲面进行基于弹性变形的高精度三维重建方法。同时,考虑到重建的三维样条曲面和两幅图像中的二维样条曲面之间都是透视变换的关系,采用了非均匀有理B样条（NURBS）进行表示,充分利用了 NURBS表示所具有的射影不变性,从而保证了三维重建结果的正确性。4.使用参数化的自编码孪生网络,直接从稀疏的点云数据分别编码SMPL模型的形状和姿势参数,从而实现人体外表面的三维曲面重建。因为生成的网格是可变形的参数化表示,同时得到了人体的形状和姿势参数,极大促进了多种学术和工业应用,如三维人体姿态检索、形状检索以及三维人体动作迁移等。
彭邦付[3]（2019）在《基于示温漆的物体表面温度场三维重构方法研究》文中进行了进一步梳理示温漆是一种温度敏感涂料,将其涂敷在物体表面,其颜色会随物体温度变化而永久改变,可以通过观测其颜色确定物体经历的最高温度,被广泛应用于航空发动机高温部件的表面温度测量。基于图像的示温漆自动判读技术利用图像分割、机器学习等方法,能够快速得到示温漆图像的温度分布情况。但二维的判读结果,不方便设计人员直接与仿真计算获得的物体表面三维温度场进行比较。本文结合示温漆自动判读技术与三维重建技术,实现物体表面三维温度场的重构,以达到提高示温漆判读结果可视性的目标。首先研究了三维重建常用方法的算法原理、重建精度与应用需求,结合示温漆背景,提出了一种结合深度相机和单反相机对物体表面温度场进行三维重构的设想方案:深度相机用于物体表面重建,单反相机用于示温漆自动判读,将温度判读结果映射到表面模型,得到物体表面温度场模型。然后,为验证设想方案的可行性,本文利用Kinect的深度相机与彩色相机制定了原理性探究的实施方案,逐一介绍了两相机标定,深度图像滤波,点云分割,配准和融合,表面重建,示温漆温度判读及映射各模块采用的方法和原理。最后搭建了原理试验平台并进行了试验验证,用板凳和小方盒验证了三维重建的精度,用毛绒熊验证了纹理映射,用火焰筒仿真件对基于示温漆的表面温度场三维重构进行了试验验证。三维重建可以根据待测物体的不同大小,灵活采用手持和旋转两种不同方式。重建模型的尺寸与真实物体相比,绝对误差在1.5cm左右。重构的三维温度场可以在三维模型表面正确显示,验证了本文算法的可行性。
张绍泽[4]（2017）在《面向三维可视化的激光扫描点云数据处理方法研究》文中提出激光扫描点云数据由于具有精度高、采样率高、获取速度快的特点,被广泛用于文物保护、工业检测、医学研究、影视娱乐等领域,对日常生活和科学研究都具有重要的研究价值。为了让用户能够在不同操作系统下通过网络对激光扫描点云数据进行远程三维可视化浏览,以便对激光扫描点云数据全面了解及对其进一步的应用,有必要对激光扫描点云数据的处理方法进行研究。本文以激光扫描点云数据的远程三维可视化浏览为目的,对数据组织、数据压缩和数据调度等问题进行了研究,开展的具体工作如下:第一部分研究了基于层次包围球结构的三维激光扫描点云数据组织方法。为了对三维激光扫描点云数据进行有效地组织,首先对三维激光扫描点云数据进行了概述,介绍了三维激光扫描技术和点云数据的格式及特点。然后针对三维激光扫描点云数据远程可视化应用需求,研究了点云数据组织的相关技术。最后使用层次包围球结构对三维激光扫描点云数据进行组织。第二部分研究了基于灰度值编码的三维激光扫描点云数据压缩方法。为了降低三维激光扫描点云数据所占存储空间和点云数据可视化时传输的数据量,首先详细分析比较了现有三维激光扫描点云数据压缩方法。然后针对现有基于虚拟结构光投影系统的压缩算法所需图像位数较多的问题,提出了基于灰度值编码的三维激光扫描点云数据压缩方法,降低了存储三维激光扫描点云数据所需的图像位数,提高了点云数据的压缩比。针对不同抖动算法在三维激光扫描点云数据压缩方面的优缺点,提出了复合抖动算法。在保证较低的重构误差的情况下,实现了对存储三维激光扫描点云数据图像的进一步压缩,提高了数据压缩比。第三部分研究了基于图像层次包围球结构的数据调度方法。为了避免与最终可视化浏览显示无关的点云数据传输,研究了基于视域的可见性判断方法,并对视域裁减的基本原理和几种视域裁减算法进行了分析。为了传输精度适合的数据,研究了多细节层次数据的层次选取方法。基于点云的层次结构和点云数据的图像压缩方法,提出使用图像插值算法建立图像层次包围球结构的方法,并提出了利用视域可见性判断和层次选择方法对该结构的调度方法。第四部分研究了激光扫描点云数据的远程三维可视化浏览。针对激光扫描点云数据的跨平台、实时、高帧频的远程三维可视化应用需求,建立了基于浏览器/服务器结构的激光扫描点云数据三维可视化框架。首先确定了可视化框架的目标和功能需求;其次根据目标确定了采用的准则,并根据激光扫描点云数据的三维可视化流程确定了框架的总体结构和组成;然后对该框架的各个模块进行了实现;最后通过对具体激光扫描点云数据进行实验,验证了提出框架的有效性。
赵梓乔[5]（2016）在《基于三维激光扫描仪的室内移动机器人定位与建图》文中研究指明未知环境下的定位与环境感知是移动机器人上层高级应用的基础,对提高机器人的自主能力具有重要的意义。基于激光的同时定位与地图构建系统以其高精度、抗干扰、鲁棒性好等优点成为机器人领域的研究热点。本文基于自主研制的三维激光扫描仪,结合MEMS惯性传感器与里程计设计了一套高精度的室内定位与地图建立系统,实现了机器人的同时定位与三维点云地图的建立。论文完成以下工作:（1）分析了MEMS惯性传感器的误差模型,在其基础上构建了基于Kalman滤波器的姿态测量模型,并结合里程计实现了惯性与里程计组合定位子系统。（2）实验对比了基于NDT与ICP配准算法的配准结果,证明了NDT配准算法的快速性与准确性。将里程计定位子系统与点云配准相结合,加速了点云的配准过程,减小了里程计定位子系统定位的累积误差。（3）针对点云配准的累积误差,前端采用基于NDT的回环检测算法进行点云的回环检测,构建机器人移动轨迹的位姿图,后端对位姿图进行图优化。（4）为验证上述方法,设计实现了基于STM32F407的惯性传感器与里程计组合定位子系统。针对惯性传感器与三维扫描仪的安装偏差,提出了其偏差角的标定方法。完成了基于Qt的上位机软件设计,实现了系统数据的可视化及本地保存功能。实验分析表明本系统结构简单、定位精度高,能够很好的适应多样化的室内环境,降低了激光定位系统的成本。
程杰[6]（2015）在《基于激光扫描的织物表面模型构建与结构参数测量方法研究》文中指出织物表面分析与测量是纺织企业生产的重要依据,传统上主要依赖人工方法。人工方法不仅自动化程度低,而且测量效率和结果很大程度上依赖主观因素。二维图像分析方法是织物结构参数自动测量的基本研究方法,这种方法受光线条件的影响显着。本文以碳纤维织物为研究对象,采用三维处理技术构建了织物表面模型,在此基础上完成了对织物结构参数的测量。本文借助线结构光与关节臂扫描系统采集到了密集的织物点云。在扫描过程中,通过调整照明、分析织物组织循环图和选取恰当扫描范围的方法,在扫描阶段对采集点云的数据进行了合理控制。根据原始点云的不同形成原因和表现形态,实施了分类预处理。利用改进后的欧式距离平均值检测方法检测并剔除了对刻画表面特征无用的离群点,平均剔除率为1.895%。在深入分析各向同性与各向异性的滤波方法的基础上,利用Laplacian平滑、Taubin的λ／μ方法和迭代的双边滤波算法平滑了在误差允许范围内、经过预处理后能够用于描述织物表面的内点。实验表明,Taubin的λ／μ算法能在有效平滑的同时保持和增强纹理特征,处理碳纤维织物表面点云效果最佳。利用屏蔽泊松重建方法重建出了精细的织物表面。通过向重建输入点集中加入点云约束条件和梯度约束条件构建了尺度独立的屏蔽约束条件,并将所构建的屏蔽泊松方程作为移动立方体（MC）算法的输入方程。应用瀑布式多重网格解法求解了屏蔽泊松方程,运用渐近线优化方法消除了MC算法中构建三角形时存在的二义性问题。对比实验表明：屏蔽泊松重建算法对于织物表面模型具有最佳的处理效果。重建深度取11时,可以同时兼顾重建效果与运行效率。利用深度图和离散小波变换技术实现了碳纤维织物表面纱线宽度与经纬纱线密度的自动测量。首先,利用平行投影矩阵将三维点云投影到二维平面。接下来,利用灰度变换方法获得了理想的织物表面深度-灰度图。.由于深度-灰度图中的灰度由表面高度而不是光线决定,从而最大限度的去除了环境光、背景光等周围光线以及遮挡因素对表面造成的影响。最后利用小波变换技术提取出了纱线信息,完成了纱线宽度和经、纬密度计算。实验结果表明：本文重建出的织物表面模型较为准确；基于深度-灰度图与离散小波变换技术自动测量的织物结构参数结果可靠。
赵建东[7]（2011）在《基于RBF的曲面重建算法研究》文中进行了进一步梳理随着扫描设备的大力发展,尤其是非接触式测量设备的迅速发展,可以在瞬间得到海量的数据点集。能够最真实的再现模型的外形是衡量曲而重建质量的重要标准。数据点集越多越能再现模型的细节,但是过多的数据点往往导致运算量增加,使得在中小型计算机上无法进行曲面重建。为此,本文以分而治之的思想为指导,对曲面重建的相关理论进行了研究。论文主要研究工作包括如下：1.对曲面重建进行了综述。主要介绍了基于散乱点集的重建方法、基于体元的重建方法、基于神经网络的重建方法以及基于三角网格剖分的重建方法。同时给出了曲面重建的评价准则。2.改进了点云曲面多层次几何图像表示。针对在球面坐标系中多层次几何图像表示点云曲面存在的不足,提出了使用柱面坐标系的点云曲面多层次几何图像表示方法。所给方法能够精确表示结构复杂的点云曲面,且易于实现点云曲面的压缩、编辑、简化、模型检索、渐进传输等。3.改进了基于径向基函数（Radial Basis Functions,简记为RBF）的曲面重建算法。针对数据量过大导致不能在中低端计算机上进行曲面重建的问题,改进了基于包围盒的径向基函数曲面重建算法,对各种类型的包围盒进行了介绍,并对比了优缺点,详细介绍了径向基函数的插值理论,将包围盒的选择更加合理化,实验证明改进的包围盒能够明显提高重建效果。本文得到西北大学研究生创新教育项目资助（10YSYO2）
赵建东,康宝生,康健超,王国栋,唐斌[8]（2011）在《一种改进的点云曲面多层次几何图像表示方法》文中研究指明针对在球面坐标系中多层次几何图像表示点云曲面存在的不足,提出了使用柱面坐标系的点云曲面多层次几何图像表示方法。所给方法能够表示精确结构复杂的点云曲面,且易于实现点云曲面的压缩、编辑、简化、模型检索、渐进传输等。
赵萍[9]（2011）在《机器视觉测量方法及曲面重构技术研究》文中研究表明逆向工程作为消化、吸收和提高先进技术的一系列分析方法和应用技术,已成为先进设计制造领域研究的热点,具有良好的应用前景和应用价值。本文针对具有特殊曲面的农机具在研制过程中存在的问题,围绕逆向工程关键技术——数字化测量、点云数据处理及曲面重构,以机器视觉测量方法和曲面构建相关技术为重点展开研究,旨在为国内、外产品技术吸收、消化及创新设计提供更为完善的方法,为新型农业机械的研制提供理论基础,主要研究内容如下：①对逆向工程中的数字化测量、点云数据处理及曲面重构等关键技术进行了阐述,总结了国内外研究现状、成果及存在问题,说明了逆向工程关键技术研究及探索其在农业领域应用的必要性,进而提出本文的研究内容与方法。②对三维数字化测量进行了研究。针对目前测量设备普遍存在边界数据误差大及不完整的问题,结合结构光测量法和双目立体视觉测量法的优点提出了基于视觉的复合式测量方法及测量方案,利用结构光测量法实现被测物体表面的测量,双目立体视觉测量法实现边界数据的提取；采用理论和试验相结合的方法,研究了双目视觉系统结构参数对测量精度的影响,在此研究结果的指导下,搭建了复合式测量系统并分析、计算了其测量范围。③研究了双目视觉测量中摄像机标定方法。阐述了摄像机成像模型,采用对比分析和试验的方法,总结了常用摄像机标定方法的优缺点；针对张式标定方法中标定模板基准点识别误差大的问题,提出了一种新的标定方法,对比试验表明：该方法精度高、受噪声影响小、对应点匹配方便。④研究了双目立体视觉测量中边界提取算法。通过试验对比分析了常用图像边缘检测算法及其特点,针对本研究提取被测对象边界轮廓的目的,采用数学形态学方法实现了图像边缘检测与连接,加强了边界的还原真实性,通过孔洞填充,避免了内部结构对边界轮廓的影响；提出了极线约束下,边界角点特征与区域匹配相结合的双目视觉立体匹配方法,该方法提高了匹配速度,降低了误匹配概率；根据双目视觉视差原理实现了被测物体边界轮廓三维数据点的获取,针对具体实例,采用试验方法,验证了所提算法的可行性。⑤对点云数据处理进行了研究。研究了基于三基准点的多视点云拼接方法,采用了人机交互模式下重叠区域数据统一,提高了运算速度,并通过试验进行了拼接误差分析；研究了数据滤波平滑方法,采用试验对比方法,分析了各种滤波方法的优缺点,提出了基于中值和均值的滤波方法,通过具体数据点实例验证了该方法的可行性及效果；研究了点云数据精简方法,采用基于颜色特征的曲率计算,实现了点云精简,达到了曲率大处数据密集,曲率小处数据稀疏的非均匀精简。⑥研究了基于点云的曲面重构理论与方法。研究了基于点云的曲面片直接拟合方法、基于曲线拟合的造型方法及曲面模型质量评价方法,给出了曲线、曲面光顺性的直观体现；结合具体实例,在Imageware软件中实现了其曲面重构和模型质量评价。⑦以犁体曲面及免耕播种破茬用倾斜波纹圆盘刀为实际样件,利用本研究搭建的测量系统及相关方法；实现了犁体曲面由样件一点云数据一曲面模型的全过程,并以其为对象,通过对比试验验证了本研究测量系统及相关方法的精度及可行性。针对倾斜波纹圆盘刀,采用逼近拟合、基于颜色特征曲率计算等方法,实现了结构参数反求,在此基础上,完成了参数化建模。
赵建东,康宝生,康健超,王国栋,唐斌[10]（2010）在《一种改进的点云曲面多层次几何图像表示方法》文中研究说明针对在球面坐标系中多层次几何图像表示点云曲面存在的不足,提出了使用柱面坐标系的点云曲面多层次几何图像表示方法。所给方法能够表示精确结构复杂的点云曲面,且易于实现点云曲面的压缩、编辑、简化、模型检索、渐进传输等。
二、点云曲面的复合几何图像表示及其应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、点云曲面的复合几何图像表示及其应用（论文提纲范文）
（1）基于结构光3D视觉的场景目标6D位姿估计问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题的研究背景与意义 |
| §1.2 面结构光及6D位姿估计国内外研究现状 |
| §1.2.1 面结构光研究现状 |
| §1.2.2 6D位姿估计研究现状 |
| §1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 实验环境搭建 |
| §2.1 实验方案 |
| §2.2 机械平台及硬件选型 |
| §2.3 本章小节 |
| 第三章 结构光三维重建 |
| §3.2 相移法 |
| §3.3 调制度分割 |
| §3.4 多频外差原理 |
| §3.5 改进的多频外差算法 |
| §3.6 标定 |
| §3.6.1 相机标定 |
| §3.6.2 结构光标定 |
| §3.7 实验 |
| §3.8 本章小结 |
| 第四章 6D位姿估计 |
| §4.1 3D数据存储方式 |
| §4.2 刚性物体的位姿描述 |
| §4.3 点云特征 |
| §4.3.1 PFH特征 |
| §4.3.2 FPFH特征 |
| §4.3.3 SHOT特征 |
| §4.3.4 VFH特征 |
| §4.3.5 CVFH特征 |
| §4.3.6 PPF特征 |
| §4.4 线下阶段 |
| §4.5 线上阶段 |
| §4.5.1 场景点云计算 |
| §4.5.2 改进的多目标匹配算法 |
| §4.5.3 位姿估计 |
| §4.6 本章小结 |
| 第五章 机器人抓取实验 |
| §5.1 实验验证 |
| §5.2 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 本文工作总结 |
| §6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士学位期间主要成果 |
（2）计算机视觉中的图像分析和曲面重建方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 图像复原 |
| 1.2.2 相机标定 |
| 1.2.3 曲面重建 |
| 1.3 本文主要研究思路及结构安排 |
| 2 图像分析和特征提取 |
| 2.1 基于稀疏表示的盲图像去模糊 |
| 2.1.1 基于稀疏模型的清晰图像复原 |
| 2.1.2 基于显着边缘和稀疏模型的模糊核估计 |
| 2.1.3 清晰图像的估计 |
| 2.1.4 模型优化 |
| 2.1.5 图像去模糊实验结果与评价 |
| 2.2 基于深度金字塔网络的图像去雨 |
| 2.2.1 图像去雨算法背景 |
| 2.2.2 基于整合空间上下文信息的模型 |
| 2.2.3 分析与讨论 |
| 2.2.4 图像去雨实验结果与评价 |
| 2.3 图像特征提取与匹配 |
| 2.3.1 图像预处理 |
| 2.3.2 特征分离与提取 |
| 2.3.3 特征点的精确定位与分类 |
| 2.3.4 图像配准 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于网格表示的曲面三维重建 |
| 3.1 相关理论及算法基础 |
| 3.1.1 双目立体重建 |
| 3.1.2 Laplacian变形 |
| 3.1.3 光流 |
| 3.2 基于工业设计模型驱动的网格变形 |
| 3.2.1 三维特征点重建 |
| 3.2.2 基于特征点标记的曲面边界拟合 |
| 3.2.3 基于特征点约束和Laplacian变形的曲面重建 |
| 3.3 基于曲面纹理像素级配准的曲面精细化重建 |
| 3.3.1 基于网格顶点的重建结果精确化修正 |
| 3.3.2 基于网格三角剖分的重建结果精确化修正 |
| 3.4 船板加工精度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于非均匀有理B样条的空间曲线曲面重建 |
| 4.1 基于NURBS的空间曲线重建 |
| 4.2 基于NURBS的空间曲面重建 |
| 4.2.1 基于区域纹理配准的曲面切平面重建 |
| 4.2.2 空间曲面重建 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 三维人体重建和参数估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于神经网络的三维人体重建和参数估计 |
| 5.2.1 人体重建模板 |
| 5.2.2 点云深度神经网络 |
| 5.2.3 模型网络框架 |
| 5.3 人体重建 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于示温漆的物体表面温度场三维重构方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 三维重建的相关技术 |
| 2.1 相机成像基本知识 |
| 2.2 三维重建方法 |
| 2.3 深度相机技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 物体表面温度场重构方案 |
| 3.1 总体方案 |
| 3.2 深度相机与彩色相机的标定 |
| 3.3 深度图滤波 |
| 3.4 旋转式重建的点云分割 |
| 3.5 点云粗配准和精配准 |
| 3.6 点云融合 |
| 3.7 表面重建 |
| 3.8 示温漆自动判读 |
| 3.9 基于视角的温度映射 |
| 3.10 本章小结 |
| 4 示温漆温度场重构系统设计与试验 |
| 4.1 软硬件开发环境 |
| 4.2 系统软件设计 |
| 4.3 试验与结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）面向三维可视化的激光扫描点云数据处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外发展状况 |
| 1.2.1 点云数据组织的发展现状 |
| 1.2.2 点云数据压缩的发展现状 |
| 1.2.3 点云数据调度的发展现状 |
| 1.2.4 远程三维可视化方法发展现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.3.1 研究内容与结构 |
| 1.3.2 本文的创新点 |
| 第二章 基于层次包围球结构的点云数据组织方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 三维激光扫描点云数据概述 |
| 2.2.1 三维激光扫描技术 |
| 2.2.2 三维激光扫描点云数据格式及数据特点 |
| 2.3 点云数据组织相关技术 |
| 2.3.1 空间索引 |
| 2.3.2 LOD |
| 2.3.3 包围体 |
| 2.4 基于层次包围球结构的点云数据组织方法 |
| 2.4.1 基于层次包围球结构的组织方法 |
| 2.4.2 实验结果 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于灰度值编码的点云数据压缩方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常用点云数据压缩方法 |
| 3.2.1 单一位率压缩方法 |
| 3.2.2 渐进式压缩方法 |
| 3.3 基于灰度值编码的三维激光扫描点云数据压缩方法 |
| 3.3.1 基于虚拟结构光投影系统的压缩方法 |
| 3.3.2 灰度值编码方法 |
| 3.3.3 灰度值解码及数据还原 |
| 3.3.4 实验结果 |
| 3.4 基于复合抖动算法的图像处理方法 |
| 3.4.1 抖动方法 |
| 3.4.2 抖动方法在点云数据压缩中的应用 |
| 3.4.3 复合抖动方法 |
| 3.4.4 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于图像层次包围球结构的数据调度方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于视域的可见性判断 |
| 4.2.1 视域裁剪基本原理 |
| 4.2.2 视域裁剪算法 |
| 4.3 层次选择 |
| 4.3.1 基于距离的LOD选取 |
| 4.3.2 基于屏幕投影的LOD选取 |
| 4.4 基于图像层次包围球的数据组织方法 |
| 4.4.1 图像层次包围球数据组织 |
| 4.4.2 实验及结果 |
| 4.5 基于图像层次包围球的数据调度方法 |
| 4.5.1 数据调度方法 |
| 4.5.2 实验及结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 激光扫描点云数据远程三维可视化实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 远程可视化概述 |
| 5.2.1 目标及功能需求 |
| 5.2.2 采用准则 |
| 5.2.3 可视化框架 |
| 5.2.4 相关技术概述 |
| 5.3 可视化框架实现 |
| 5.3.1 数据预处理 |
| 5.3.2 数据调度及可视化 |
| 5.4 实验及结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于三维激光扫描仪的室内移动机器人定位与建图（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本系统的总体方案 |
| 1.4 论文研究的主要内容 |
| 2 惯性与里程计组合定位 |
| 2.1 坐标系及姿态的数学表示 |
| 2.2 姿态的测量 |
| 2.3 基于KALMAN滤波器的姿态测量 |
| 2.4 里程计与惯性传感器组合定位 |
| 2.5 本章总结 |
| 3 三维点云的采集与配准 |
| 3.1 三维点云的采集 |
| 3.2 点云数据的预处理 |
| 3.3 点云的配准 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于图优化的同时定位与地图创建 |
| 4.1 基于图优化的SLAM |
| 4.2 图优化 |
| 4.3 点云数据的回环检测 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 室内定位与建图系统设计与实现 |
| 5.1 系统总体框架 |
| 5.2 系统硬件实现 |
| 5.3 系统软件实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 在攻读硕士期间所取得的成果 |
（6）基于激光扫描的织物表面模型构建与结构参数测量方法研究（论文提纲范文）
| 学位论文的主要创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的意义 |
| 1.2 织物表面非接触式分析与测量的研究状况 |
| 1.2.1 基于二维图像的织物分析与结构参数识别 |
| 1.2.2 基于三维点云的织物表面识别 |
| 1.3 三维点云曲面建模的研究状况 |
| 1.3.1 三维点云数据的获取 |
| 1.3.2 三维扫描点云的预处理 |
| 1.3.3 三维扫描点云的表面重建 |
| 1.3.4 三维数据场绘制 |
| 1.4 主要研究内容与章节安排 |
| 第二章 织物表面三维点云的采集方案及质量分析 |
| 2.1 线结构光三维扫描系统采集系统 |
| 2.2 空间点坐标的获取理论 |
| 2.3 织物表面三维点云的采集过程及质量分析 |
| 2.3.1 样品采集方案 |
| 2.3.2 点云质量分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 织物表面扫描点云的预处理技术研究 |
| 3.1 点云邻域信息的获取方法 |
| 3.2 离群点的自动检测算法研究 |
| 3.2.1 离群点检测代表算法分析 |
| 3.2.2 基于欧式距离平均值的织物表面点云离群点的自动检测研究 |
| 3.3 织物点云数据模型的建立与法向量计算方法的研究 |
| 3.3.1 三角网格模型与局部邻域几何关系的确定 |
| 3.3.2 三角网格模型顶点法向量的计算 |
| 3.4 内点去除方法研究 |
| 3.4.1 各向同性降噪算法的分析与比较 |
| 3.4.2 双边滤波算法与实验分析 |
| 3.4.3 织物点云预处理效果的评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于屏蔽泊松重建算法的织物表面三维重建研究 |
| 4.1 泊松重建算法分析 |
| 4.1.1 泊松重建的数学模型 |
| 4.1.2 泊松方程的求解方法 |
| 4.1.3 泊松表面重建过程分析 |
| 4.2 屏蔽泊松重建算法原理 |
| 4.2.1 屏蔽泊松方程 |
| 4.2.2 问题离散化 |
| 4.2.3 尺度无关的屏蔽条件 |
| 4.2.4 边界条件的设定 |
| 4.3 织物表面三维模型的构建与实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于深度图与小波技术的织物结构参数自动提取方法 |
| 5.1 织物表面深度图像的生成原理 |
| 5.1.1 三维几何投影的基本原理 |
| 5.1.2 灰度变换方法 |
| 5.1.3. 织物表面深度-灰度图像的生成实验与分析 |
| 5.2 基于深度图与离散小波技术的织物结构参数自动识别方法 |
| 5.2.1 离散小波技术应用于图像分解的原理 |
| 5.2.2 织物纱线特征的自动提取方案与相关换算关系的确定 |
| 5.2.3 织物纱线宽度的自动提取 |
| 5.2.4 织物纱线密度的自动提取 |
| 5.3 整体的流程设计与实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文所完成的工作及研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文 |
| 参加科研情况 |
| 致谢 |
（7）基于RBF的曲面重建算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 点云数据 |
| 1.3 基于点云数据的图形学发展及现状 |
| 1.4 点云数据获取技术 |
| 1.5 论文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 曲面重建技术 |
| 2.1 曲面重建原理 |
| 2.2 曲面重建方法 |
| 2.2.1 基于散乱点集的重建方法 |
| 2.2.2 基于体元的重建方法 |
| 2.2.3 基于神经网络的重建方法 |
| 2.2.4 三角剖分重建方法 |
| 2.3 重建质量评价 |
| 2.4 曲面重建技术展望 |
| 第三章 一种改进的点云曲面多层次几何图像表示方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 已有方法与不足 |
| 3.3 改进的点云曲面多层次几何图像表示 |
| 3.3.1 从柱面坐标系到二维几何图像的转换 |
| 3.3.2 多层次几何图像表示 |
| 3.3.3 曲面重建 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 一种改进的基于径向基函数的曲面重建算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 包围盒 |
| 4.2.1 球形包围盒 |
| 4.2.2 轴向包围盒AABB(Axis-Aligned Bounding Boxes) |
| 4.2.3 方向包围盒OBB(Oriented Bounding Box) |
| 4.2.4 离散多面体(K-DOP)包围盒 |
| 4.3 径向基函数 |
| 4.3.1 多变量插值 |
| 4.3.2 径向基函数解的完整形式 |
| 4.3.3 矩阵可逆的充分必要条件 |
| 4.4 基于径向基函数曲面重建的改进算法 |
| 4.4.1 算法原理 |
| 4.4.2 算法步骤 |
| 4.5 仿真实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（9）机器视觉测量方法及曲面重构技术研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| Contents |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 选题目的和意义 |
| 1.3 逆向工程关键技术及其国内外研究现状 |
| 1.3.1 数字化测量 |
| 1.3.2 点云数据预处理 |
| 1.3.3 曲面重构 |
| 1.4 逆向工程国内外研究成果及存在问题 |
| 1.4.1 逆向工程国外研究成果 |
| 1.4.2 逆向工程国内研究成果 |
| 1.4.3 存在问题 |
| 1.5 本文研究内容及方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法及技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 基于视觉的复合式测量系统及其结构参数设计 |
| 2.1 典型视觉测量方法概述 |
| 2.1.1 结构光视觉测量方法 |
| 2.1.2 双目立体视觉测量方法 |
| 2.2 复合式测量系统组成及测量方案 |
| 2.2.1 测量系统组成 |
| 2.2.2 测量方案及步骤 |
| 2.3 双目视觉测量系统结构参数及测量范围的确定 |
| 2.3.1 理论分析 |
| 2.3.2. 系统结构参数对测量精度影响的试验研究 |
| 2.3.3 复合式测量系统搭建及参数确定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 双目视觉系统中摄像机标定方法及试验研究 |
| 3.1 摄像机成像模型 |
| 3.1.1 视觉测量系统中的坐标系 |
| 3.1.2 理想成像模型 |
| 3.1.3 非线性成像模型 |
| 3.2 常用摄像机标定方法及其评价 |
| 3.2.1 传统摄像机标定方法 |
| 3.2.2 自标定方法 |
| 3.2.3 张氏平面标定法 |
| 3.2.4 神经网络法 |
| 3.2.5 各种标定方法评价 |
| 3.3 新的摄像机标定方法及其实现 |
| 3.3.1 张氏标定方法分析及其改进 |
| 3.3.2 具体标定方法 |
| 3.3.3 双目立体视觉系统两摄像机相对位置参数确定 |
| 3.3.4 标定步骤 |
| 3.4 标定试验及结果分析 |
| 3.4.1 试验系统简介 |
| 3.4.2 标定过程及结果 |
| 3.4.3 标定结果分析 |
| 3.4.4 对比试验分析 |
| 3.4.5 左右摄像机位置参数标定 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 双目立体视觉测量中边界提取算法研究 |
| 4.1 双目视觉中图像特征提取 |
| 4.1.1 图像边缘特征检测 |
| 4.1.2 基于数学形态学的边缘连接 |
| 4.1.3 图像的角点特征检测 |
| 4.2 双目立体视觉中的对应点匹配 |
| 4.2.1 基于极线约束建立匹配 |
| 4.2.2 边界角点特征与区域匹配相结合建立匹配 |
| 4.2.3 匹配结果与分析 |
| 4.3 双目立体视觉中空间点的三维坐标计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 点云数据预处理 |
| 5.1 异常点的识别与剔除 |
| 5.1.1 扫描线点云异常点识别与剔除 |
| 5.1.2 散乱点云异常点识别与剔除 |
| 5.2 多视点云拼接 |
| 5.2.1 多视点云对齐 |
| 5.2.2 多视点云数据统一 |
| 5.2.3 多视点云拼接误差分析 |
| 5.3 点云数据平滑 |
| 5.3.1 常用滤波方法对比分析 |
| 5.3.2 基于中值与均值思想的点云数据平滑方法 |
| 5.4 点云精简 |
| 5.4.1 已存在的典型扫描线点云精简方法 |
| 5.4.2 基于颜色特征的曲率计算点云精简法 |
| 5.5 两种测量方法数据融合 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于点云的曲面重构方法研究 |
| 6.1 NURBS曲线、曲面的数学模型 |
| 6.1.1 NURBS曲线 |
| 6.1.2 NURBS曲面 |
| 6.2 基于点云的曲面造型方法研究 |
| 6.2.1 基于曲线拟合的造型方法 |
| 6.2.2 基于点云的曲面片直接拟合造型方法 |
| 6.3 模型质量评价 |
| 6.3.1 曲面重构精度评价 |
| 6.3.2 曲面品质评价 |
| 6.3.3 曲面的光顺处理 |
| 6.4 Imageware环境下曲面重构 |
| 6.4.1 Imageware简介及其逆向流程 |
| 6.4.2 基于Imageware的曲面重构实例 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 农机部件应用实例及测量对比试验 |
| 7.1 逆向工程关键技术在犁体曲面设计中的应用与测量对比试验 |
| 7.1.1 点云数据采集 |
| 7.1.2 点云数据处理 |
| 7.1.3 边界数据获取 |
| 7.1.4 犁体曲面边界测量精度对比试验研究 |
| 7.1.5 基于点云的犁体曲面重构 |
| 7.2 逆向工程关键技术在倾斜波纹圆盘破茬刀设计中的应用 |
| 7.2.1 倾斜波纹圆盘刀数字化测量 |
| 7.2.2 基于点云数据的倾斜波纹圆盘刀结构参数反求 |
| 7.2.3 基于参数的倾斜波纹圆盘刀三维模型构建 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 主要结果及结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间发表文章 |
四、点云曲面的复合几何图像表示及其应用（论文参考文献）
- [1]基于结构光3D视觉的场景目标6D位姿估计问题研究[D]. 陈艺海. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [2]计算机视觉中的图像分析和曲面重建方法[D]. 蔡宇. 大连理工大学, 2019(06)
- [3]基于示温漆的物体表面温度场三维重构方法研究[D]. 彭邦付. 华中科技大学, 2019(01)
- [4]面向三维可视化的激光扫描点云数据处理方法研究[D]. 张绍泽. 西安电子科技大学, 2017(01)
- [5]基于三维激光扫描仪的室内移动机器人定位与建图[D]. 赵梓乔. 华中科技大学, 2016(01)
- [6]基于激光扫描的织物表面模型构建与结构参数测量方法研究[D]. 程杰. 天津工业大学, 2015(08)
- [7]基于RBF的曲面重建算法研究[D]. 赵建东. 西北大学, 2011(08)
- [8]一种改进的点云曲面多层次几何图像表示方法[A]. 赵建东,康宝生,康健超,王国栋,唐斌. Proceedings of 2011 International conference on Intelligent Computation and Industrial Application(ICIA 2011 V4), 2011
- [9]机器视觉测量方法及曲面重构技术研究[D]. 赵萍. 沈阳农业大学, 2011(05)
- [10]一种改进的点云曲面多层次几何图像表示方法[A]. 赵建东,康宝生,康健超,王国栋,唐斌. Proceedings of 2010 The 3rd International Conference on Computational Intelligence and Industrial Application(Volume 9), 2010