一种基于颜色与三维形状的水果识别算法

本文根据三维图像和决策树模型设计基于颜色与三维形状的水果识别算法,并评价该算法的识别准确率。根据所采集到的125张三维图像信息,首先将RGB数据进行灰度处理和高斯滤波处理,而后按照Canny算法进行边缘检测,从而提取目标物体的颜色特征,将目标的RGB数据与深度数据转化为点云模型,再将点云模型进行点云滤波处理、点云分割操作,提取出目标物体的点云模型,最后根据拟合点云模型和拟合球体的方差从而提取出目标物体的三维形状特征。通过CART算法构建基于颜色与三维形状的水果识别模型,使用识别率评价模型效能,本文算法的识别准确率高达94%。结果表明,该算法可以极大提升水果识别效率,缩短水果分类周期,提高水果分类准确率,减少劳动力的消耗。     

再制造工件缺损部位定位技术研究

针对柔性再制造系统中对工件的缺损部分进行测量的问题,提出一种应用结构光传感器进行检测和定位的方法。该方法采用结构光传感器获得破损工件的三维点云数据,将点云数据与原始工件CAD模型进行配准．通过设定误差阀值提取缺损区域数据。配准过程分为初始配准和精确配准两步,采用主元分析法计算点云数据的主方向,与已知CAD模型的主方向对齐,实现初始配准;采用ICP算法实现点云数据与CAD模型的精确配准。通过计算特定方向上点云到CAD模型的误差获得工件缺损区域的数据。实验表明,该方法能有效的获得破损工件缺损部分的三维信息。     

基于点特征直方图的点云自动配准算法研究

三维激光点云数据处理工作中,点云配准工作是后续的所有点云分析以及三维重建等工作的关键。综合分析现有配准算法的不足,在点云初始配准阶段,本文采用了Rusu等提出的基于点特征直方图的采样一致性初始配准算法(SAC-IA),并从从算法准确度和效率角度提出了改进:加入了采样点几何形状约束以保证采样点不共线,通过计算点特征直方图差异代替了欧式距离差异改进了误差评定方法。在点云精细配准阶段,本文采用了F.Pomerleau等提出的改进后的ICP算法,并在此基础上提出了一种基于点云重叠区域的精细配准算法。实验结果分析,该算法配准精度较高,能够满足点云配准要求。     

基于深度图像信息的室内导盲系统

针对盲人独自在室内环境下行动容易受到障碍物的影响的问题,提出了基于图像深度信息的室内多种障碍物的检测算法。首先使用微软Kinect v2来拍摄室内的图像,然后从采集到的深度信息来重建出三维场景,并获取相应的3D点云数据;其次利用经典的随机采样一致性(RANSAC)算法,参考地面相对于人体的位置和距离等特点,将地面从获取的点云中提取出来;最后利用剩余的点云数据,根据不同障碍物各自的特性,提出对应的检测算法并结合欧式聚类算法可将各障碍物分割开来,再根据门宽和门高所满足的条件精确区别出门平面和墙平面,最后利用N-近邻采样一致性(NAPSAC)算法提取台阶面,最终通过各台阶面之间的距离来判定是否有楼梯。实验结果显示文中提出的算法能够有效检测到室内多种障碍物,并给予盲人精确有效的提示,有效解决传统方法易受光照影响,对于不同深度、倾斜和形状不规则的障碍物检测效果差,输出信息单一的问题。     

二阶累积三维模型轮廓块间混淆分离方法

在三维模型视景仿真建模中,常因视觉切换和光线强度衰减,产生轮廓块间混淆,需要进行混淆分离算法设计。提出一种基于二阶累积泰勒展开的三维模型轮廓块间混淆分离方法,进行高精度多轮廓三维立体模型视景建模,对于遍历后的建模点进行模型重构,实现三维多轮廓立体模型建模。构建多轮廓三维模型视景建模视点切换运动方程,得到边缘轮廓特征检测结果。提取轮廓块间的混淆像素值二阶累积量特征,采用二阶累积量泰勒展开算法,对三维图像模型的轮廓边缘块间混淆进行分离的改进。仿真结果表明,采用该算法,混淆分离效果较好,三维图像模型的视景仿真效果真实度较高,轮廓信息保真度好,展示了算法的优越性能。     

基于Splines小波仿射调幅的肝脏CT图像提取算法

为有效准确地提取人体肝脏CT图像的轮廓特征,实现人体腹部软组织三维可视化重构,提出一种基于Splines小波仿射调幅的肝脏CT图像提取算法。利用Splines双正交小波对CT图像进行增强处理,对增强处理后的边缘先验知识进行套索模型初始化,利用仿射变换调幅技术对传统的Snake算法进行改进,增强图像的边缘幅度,有效提取肝脏CT图像的边缘特征。仿真实验表明,该算法能有效实现CT图像边缘轮廓提取,边缘轮廓点更加接近于真实的肝脏边缘。该方法也可以用于其它医学图像器官轮廓线的分割与提取。     

利用powercrust算法对点云3D重建方法

利用powercrust算法,对激光雷达散点进行三维重建。根据点云特征,分析了powercrust算法参数设置,恢复出点云完整结构信息及网格面拓扑信息,并对3D建模效果进行分析。     

基于稀疏激光采样点的建筑物提取

利用三维成像仪对所获取的稀疏激光采样点信息进行了城市人工建筑物提取的研究.首先根据激光点的高度相似性和距离相邻性可以分割出属于同一建筑物上的激光采样点,然后基于预测方向的方位角从同一建筑物上的激光点中分离出最靠近建筑物轮廓边缘上的激光采样点.对分离出的激光边界点依据建筑物的特点进行了边缘规格化处理.同时依据边缘点连线方向角的变化进行边界点的分组,再依据分组的边界点计算出建筑物的主方向.通过主方向对边界点组进行边缘规格化,最后得到建筑物最外侧边缘的轮廓.     

面向逆向工程的图像特征提取方法研究现状与发展趋势

数字测量技术的发展促进了逆向工程在数字化图像识别、计算机图像处理、三维特征建模与造型设计等应用领域的飞速发展。本文主要对面向逆向工程的图像提取方法进行研究综述,介绍了基于点、线、面特征的传统提取方法和图像边缘测算及其衍生方法,追踪国内外相关的研究动态和科研成果,并指出图像特征提取方法研究和应用的发展趋势。     

二维Otsu算法在壁虎脑切片图像处理中的应用

提出将基于二维Otsu算法的分割方法应用于大壁虎脑切片彩色图像背景区域的漂白处理中及保护目标区域的方法,并对一维和二维算法进行了比较。首先构建二维直方图,然后利用二维直方图建立二维Otsu算法,并对大壁虎脑切片彩色图像进行分割,最后恢复分割完成的二值图像中目标区域的彩色特性。这一方法在生物医学彩色图像处理中得到了较好的实现,同时,本文进一步验证了该方法在普通彩色图像处理中的可行性。     

EyesMap 3D图像建模技术在建筑物测绘中的应用

基于EyesMap平板扫描系统获取的3D图像数据,自动提取点云数据,并进行点云建模。对点云数据进行选择性切片,得到建筑物的轮廓线。同时,用实例介绍了整体方法的实现过程和效果。实践效果表明,利用平板扫描系统获取的点云数据,可以快速建立结构复杂、不规则的场景的三维可视化模型,相比较传统的三维激光扫描仪获取的海量点云数据及后期复杂繁琐的处理工作,平板扫描仪只需获取较少点云数据,且能利用系统的点云处理软件做到实时处理的能力,这样可以节省大量的时间和工作量。这种能力是现行的三维激光扫描仪所不能比拟的。     

法向量夹角的点云特征线提取算法研究

文章提出一种基于法向量夹角的点云特征线提取算法，该算法过程主要分为特征点提取和特征点连接两个阶段。在基于法向量夹角的特征点提取的过程中，通过构建最小生成树来实现法向量重定向，一定程度上提高了传统法向量提取特征点的准确性，随后对初选特征点进行细化和删减，得到点云数据的特征点集。在特征点连接阶段通过建立特征点的最小生成树以及相应的最小生成树裁剪算法构建特征曲线。实验证明，该算法原理简单，能很好地提取点云模型尖锐特征与细节特征，是一种有效的三维点云特征线提取算法。     

一种新的点云数据组合精简算法研究

三维激光扫描技术是最近几年在测量方面发展起来的一个热点,分析了国内外点云数据处理中压缩方法的研究现状,针对点云数据在采集过程中密度过大,单一的压缩方法存在不足的情况。提出了利用组合算法对点云数据进行精简,将最小距离法与三角形网格法结合在一起进行点云精简。通过编程实现了所提出的算法研究。将精简完的点云数据重新构建三角网,同时对精简完的点云数据进行建模,与原始模型对比,新方法的压缩效果比较理想。     

基于计算机编程的坐标转换与真实地形CFD建模方法

利用计算机编程技术提出了一种大地坐标向笛卡尔积坐标的转换方法,解决了复杂真实地形CFD(computational fluid dynamics)建模中存在的大地坐标不能导入CAD(computer aided design)软件操作的难题,提高了规则格网DEM的使用率及地形建模效率。文章还提出了一种基于Gambit软件的地形建模方法,利用计算机编程结合转换后的点云数据实现了点、线、面、体的自动建模工作,最后通过对研究区域CFD数值模拟验证实验模型。实验结果证明,研究提出的坐标转换算法与地形建模方法为复杂真实地形CFD模拟提供了良好的网格模型来源。     

Graph Cuts算法实现过程中的关键问题研究

Graph Cuts（GC）算法是一个基于图论的交互式目标提取算法,该方法将图像建模为一个区域和边缘的约束模型,通过求解该模型的最小割获得一个优化的目标分割边界。在使用程序实现该算法时会遇到种种问题,详细叙述了GC算法的实现过程,为进一步研究GC相关方法奠定基础。     

Geomagic design X的文物逆向建模及误差分析

本文以一个小弥勒佛为例,详细阐述了逆向建模的思路和流程,并利用Geomagic design X逆向软件的面片创建精灵对点云数据进行处理,得到了高质量的三维模型,通过与原始点云数据进行偏差色谱分析,实现对逆向建模形成的NURBS曲面的误差分析,最后通过Livetransfer技术将模型导入到inventor等三维软件进行后期处理。该方法既可获得高质量的三维模型,还可缩短产品开发周期,为后续文物创新及提高文物数字化保护效率提供现实的研究意义。     

基于水平集的脑部MR图像混合分割算法

脑部组织的分割与提取是脑部医学图像三维重建及可视化能准确表达其相应组织部位的前提.针对脑部MRI图像数据的特点,本实验设计方法,一方面将Canny算子作用于原图像得到比原图更明确的边缘信息,并将其结果引入水平集函数中;另一方面利用阈值分割方法对原图进行分割,将其结果作为水平集方法中的初始水平集,避免了手工勾画轮廓的操作,有效地减少了由手工操作带来的分割误差.本方法将Canny算子精确定位边缘的优点与水平集追踪物体拓扑结构改变的特点相结合,结果表明,3种算法的有效结合可得到很好的目标分割结果.     

反求工程中基于特征截面线的曲面重构技术研究

对点云数据截平面的生成、特征截面线的提取、截面线分割以及基于截面线的曲面重构技术进行了研究,并给出适合该理论的算法。     

基于虚拟双目视觉的玉米叶片三维重建方法

提出了一种基于双目立体视觉的玉米叶片三维重建方法。该方法利用两个平行且位置相对固定的摄像机,组成双目立体视觉系统。运用改进的张正友平面标定法进行摄像机标定,采用一种改进的Harris算法,通过快速预筛选和多阈值角点提取方法,对获取的图像采集Harris角点以提取玉米叶片特征,通过计算搜索窗口内对应点的相关系数和阈值的比较实现特征点匹配,依据视差原理,计算得到玉米叶片的三维点云信息,对预处理后的玉米叶片点云进行双三次B样条曲线插值,重构叶片的三维网格曲面。仿真实验表明:所提方法能够高效、准确地实现玉米叶片三维重建,对玉米叶片边缘起伏和褶皱等细节可完整保留,三维重建精度较高。     

基于机载LiDAR数据的建筑屋顶点云提取方法

机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段,而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键.为有效剔除植被和墙面点云,以及消除地形起伏对建筑点云提取精度的影响,提出一种层进式屋顶点云提取方法.首先对Li DAR点云进行滤波,在此基础上利用点云回波特性和点云法向量检测并删除非地面点中特征明显的植被点和建筑物墙面点,然后利用连通成分分析法对非地面点聚类得到初始建筑点,最后结合DTM并利用建筑物面积和高度信息分离得到建筑物屋顶点云.试验结果表明,本方法能有效地从机载点云数据中快速提取建筑屋顶点云,有效率可达85%以上.