基于K-D树加速的大型点云配准算法

为了实现大型点云的精确配准,首先对大型点云数据进行降采样及去质心预处理,并采用迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法计算点云间的旋转矩阵R与平移矩阵T,最终在Visual Studio中基于OpenGL库实现界面交互和结果显示。结果表明,该配准算法既支持人为选择关键点进行配准,也支持随机生成关键点进行配准,且准确率高。大型点云数据实验表明,针对大型点云点数目多,普通配准算法计算时间长的问题,采用K-D树进行配准算法加速,可保证精度,同时大大缩短了大型点云配准计算时间。     

纹理一致的多视角三维人脸点云配准与融合

在三维人脸建模和识别中,为获取信息更为完整的人脸数据,常常需要对多个视角下采集到的三维人脸点云进行配准和融合。传统的点云配准多使用ICP方法求取刚体变换,但由于人脸属于非刚体,容易因表情变化等引起形变,而且多视角人脸点云间的重合度较低,使用ICP方法效果较差。使用改进的BANICP方法进行人脸点云的配准,并提出一种多通道迭代光线补偿算法,可实现纹理一致的多视角三维人脸点云融合。     

一种用于点云配准的改进迭代最近点算法

经典的迭代最近点算法（ICP）收敛速度慢,在源点云和目标点云初始姿态不佳时存在容易陷入局部最优解等问题。针对上述问题构建一种结合快速点云粗配准的改进 ICP 算法。改进的 ICP 算法首先利用重心重合法进行两个点云集预处理,缩小平移误差,提高点云重叠度;然后采用随机采样一致性算法（RANSAC）实现两个点云集的粗配准,使两个点云集具有相对较好的初始位置姿态;最后利用体素栅格和 KD 树对 ICP 算法进行改进,实现点云精配准。将改进算法和经典 ICP、GICP 算法进行对比实验,结果表明：相较于经典 ICP 和GICP 算法,改进算法精度更高、速度更快。     

点云数据精简与配准研究

由于激光雷达等扫描设备得到的点云存在数据量大、数据中掺杂噪声较多等一系列问题,提出一种基于特征点保持的点云精简与配准方法。首先利用K-means算法对所有点云数据聚类,滤除掉噪声点云,再进行精简化处理;随后在精简的基础上用KD-tree对数据进行最近邻搜索以加快对应点查找速度,从而为配准节省一定的时间;最后根据欧氏距离选择合适的初值减少匹配误差。实验结果表明,精简后的点云数据保持了基本特征,一定程度上减少了配准时间和误差。     

点云配准FPFH特征子异构并行优化研究

三维点云配准在逆向工程中应用广泛,能为古建筑保护实现三维建模提供精确的数据依据。针对大规模多视角古建筑点云数据进行配准,研究了FPFH特征提取的串行算法,设计了三类并行方案,分别为利用基于CPU的并行编程标准OpenMP进行并行优化加速、利用基于GPU的并行计算架构CUDA进行并行优化加速,以及利用CPU/GPU的异构并行,结合OpenMP和CUDA的特点应用于特征子求取。实验结果表明,第三种方案能合理设计并优化特征子求取,获得较为理想的加速比。     

三维点云数据分割研究现状

通过介绍三维点云数据分割的基本原理和特征,以及经典的点云数据集和测试平台,总结、对比现阶段各类点云分割算法的基本原理、特点和适用场景,指出现阶段点云分割算法存在现有算法的自适应能力差、大部分分割算法对异常点和噪声敏感,并且算法的分割效率也有待提升等问题.未来的研究除需解决上述问题外,还应充分利用点云数据的语境信息,进一步结合深度学习理论,从而提升点云分割效果.     

点云模型交互式边界曲线分割算法研究

点云模型区域分割是其数字处理的基础工作。在分析用户交互式边界顶点选取方法基础上,提出一种基于自动生成边界曲线的分割算法。根据点法式方程求解边界点的剖切平面,据此将点云模型分为两部分。实验表明,与适当的用户界面配合,算法可有效实现点云模型的特征区域交互式分割操作,为点云模型参数化及模型编辑等提供支持。     

反求工程中截面点云数据的预处理

测量数据预处理是反求工程CAD建模的关键环节,它的结果将直接影响后期重建模型的质量.本文主要讨论截面测量数据的预处理问题,采用凸包的方法来确定所获得数据的边界.然后在获得的最小范围内进行数据预处理,包括坏点的去除、测量盲区数据的补齐、数据的均化和平滑等.     

一种基于EGI和标准人脸模板的三维人脸点云拼合算法

对重合区域较少的两组不同角度获取的三维人脸点云数据,直接寻找对应点进行点云拼合的难度很大。为解决这一问题,提出一种基于EGI和标准人脸模板全自动点云数配准拼合算法。针对待配准的三维人脸点云以及标准人脸点云模型,首先通过局部最小二乘曲面拟合,估计每个点的法向和曲率,其次计算点云的扩展高斯图(EGI),然后利用EGI上对应的特征点计算欧拉角,分别使待配准三维人脸点云旋转至与人脸模型大致相同的位置,完成粗配准,并把粗配准结果作为新的初始位置。采用最近点迭代算法(ICP)分别对三维人脸点云与标准人脸模型进行精确配准,从而实现两组三维人脸点云的拼接。     

快速的自举鲁棒点匹配算法

鲁棒点匹配算法中的退火温度是按常数比率降低的,它导致运行时间长。文章基于对应关系矩阵的熵和退火温度是同时变化的现象,提出采用熵来建模退火温度,由此得到一种新的算法。尝试了两种实现方案,实验表明它们都比原算法高效,其中一种实现方案的鲁棒性和配准精度都非常接近原算法。     

利用紫外-可见光谱仪测定表面活性剂浊点的新方法

浊点是聚醚型非离子表面活性剂的一个特征,在实际应用中起着很重要的作用。以环氧乙烷/环氧丙烷共聚醚(PAG)为例,采用带有恒温池附件的紫外-可见光谱仪来测定表面活性剂的浊点,与传统目测法进行对比,浊点数据更加全面可信,还可判断产品质量优劣。     

浊点萃取法用于模拟染料废水脱色研究

基于表面活性剂的浊点现象所建立的浊点萃取是一种绿色环保的萃取方法．本文选用非离子表面活性剂TX-114作浊点萃取剂,研究了由酸性大红与活性紫构成的单元和二元混合染料模拟有色废水的萃取脱色过程,讨论了表面活性剂浓度、染料浓度、盐浓度、平衡温度、平衡时间等因素对萃取效率的影响．结果表明,提高表面活性剂浓度、盐浓度有利于提高萃取效率,而染料浓度增加则使萃取效率略有下降．在由活性紫和酸性大红构成的单元和二元混合染料体系中,酸性大红的萃取脱除率明显较活性紫高,混合染料体系的萃取脱色行为与单染料体系的脱色行为相近．     

基于角点LTS Hausdorff距离的图像配准技术

为了克服传统灰度图像配准方法计算量大、适应能力差等问题,研究了一种基于SIFT角点的图像配准方法。比较了常用的两种特征点提取算子——Harris角点算子和SIFT特征点提取算子,通过性能对比选择SIFT角点作为特征点。SIFT算子提取的特征点可能集中在某一个小区域,采用最大统计滤波对图像进行非最大抑制的方法来进行角点分布的控制。实验证明该方法可以获得的角点分布比较均匀;针对特征点的匹配,首先采用LTS Hausdorff距离进行特征点的初匹配,然后采用基于Sampson距离的随机抽样一致性算法去除伪匹配的特征点对。实验证明,该方法可以实现图像的精确配准。     

涡旋辅助浊点萃取滇重楼中偏诺皂苷的方法学研究

建立采用涡旋辅助浊点萃取滇重楼提取物中4个偏诺皂苷类成分,以非离子表面活性剂脂肪醇聚氧乙烯醚 AEO －9为萃取剂,V（乙腈）∶V（水）＝38∶62为流动相,对富集的偏诺皂苷进行高效液相色谱快速分离的方法．最优实验条件为,AEO －9用量为110μL,正戊酸用量为150μL,pH 为9,平衡温度为40℃,平衡时间为15 min．结果表明,检测出滇重楼中4个偏诺皂苷 VI,VII,Pa 及 H 的质量分数分别为0．9923％,1．3603％,3．3444％及1．6663％,检测限达3．2～4．0μg／L,RSD 低于0．5％,定量限为6．6～8．3μg／L,线性范围为10～500μg／L,萃取的富集倍数达到23倍,萃取的回收率为98．68％～102．46％．     

浊点萃取技术在痕量金属离子测定中的应用

介绍了绿色分析法——浊点萃取技术及其在痕量金属离子分析测定中的应用。     

反求B样条控制点实现图像配准点的计算

在图像计算中,经常要用到B样条插值方法,而B样条的计算又依赖于决定样条曲线或曲面形状的控制点值.利用反求控制点方法得到初始图像的B样条控制点,通过改变部分控制点的位置实现图像配准点的计算.     

TritonX-100对废水中Cd~(2+)、Co~(2+)的浊点萃取研究

以Triton X-100为萃取剂,8-羟基喹啉为络合剂,对废水中Cd2+、Co2+进行浊点萃取,考察了萃取剂的用量、络合剂用量、p H值、平衡时间、平衡温度、离心时间、离心速度等影响萃取效果的因素,得到了浊点萃取的最佳条件,在最佳条件下,Cd2+的最大萃取率为93%,Co2+的最大萃取率为88%.结果表明,此体系对Cd2+和Co2+的萃取率都比较高,而且对Cd2+的萃取效果比对Co2+的萃取效果较好,用此法处理含Cd2+和Co2+的废水,方法可行.