基于图像法的点云数据边界自动提取

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基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取

建筑物作为城市的重要组成部分，其轮廓线的自动提取对于点云测图、城市空间分析、建筑物三维建模等具有重要的应用价值。

长期以来，建筑物轮廓线的提取一直是测绘、遥感学者的研究重点之一。

早期建筑物轮廓线的提取主要是基于遥感影像立体测图等方式进行，虽然获取结果精度较高，但工序复杂，周期长，成果的现势性难以保证[1-3]。

而目前城市发展迅速，面貌日新月异，如何快速、自动地获取与更新城市建筑信息是目前亟需解决的问题。

具有三维数据采集能力的机载激光雷达（Light Detection And Range，LiDAR）技术的出现，为3D建筑物轮廓线的快速获取提供了新的手段。

对此，已有许多学者针对LiDAR数据开展建筑物轮廓线的提取研究，如尤红建等[4]设计了一种基于LiDAR距离影像的建筑物边缘自动提取方法。

该方法在点云滤波的基础上，利用地面点与非地面点生成数字表面模型（Digital Surface Model，DSM）和数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）差值运算实现建筑物区域分割，然后利用拉普拉斯（Laplace）算子进行建筑物边界提取，并采用最小均方差逼近以及基于主方向的正交化完成建筑物轮廓线基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取徐景中，马丽娜武汉大学遥感信息工程学院，武汉430079摘要：在分析现有轮廓线提取方法不足的基础上，提出基于虚拟格网的建筑物轮廓线自动提取方法。

该方法利用建筑物点云生成虚拟格网并进行二值填充；采用邻域分析方法进行边界格网的标记与追踪；为了避免边界追踪错误，设计了基于方向的单边缘格网抑制方法及基于距离的连接关系调整方法以改善提取结果质量；根据格网追踪结果，从原始建筑物点云中提取真实轮廓点以保持原始建筑物轮廓形态；采用随机抽样一致性估计及最小二乘拟合方法进行轮廓线规则化处理，实现建筑物轮廓线的自动提取。

实验结果表明，该方法能快速从建筑物点云中提取轮廓线，可为建筑物轮廓线的自动提取提供一种可行的解决方案。

三维点云数据中的形状特征提取

三维点云数据中的形状特征提取一、三维点云数据概述三维点云数据是现实世界中物体表面或空间的点的集合，每个点包含其在三维空间中的坐标信息。

这种数据形式广泛应用于计算机视觉、机器人学、地理信息系统等领域。

三维点云数据的获取通常通过激光扫描、结构光扫描、立体视觉等技术实现。

点云数据的特点是能够精确地反映物体的几何形状和空间位置，但同时也伴随着大量的数据点，这给数据处理和分析带来了挑战。

1.1 三维点云数据的获取三维点云数据的获取方法多样，包括但不限于以下几种：- 激光扫描：通过发射激光束并接收其反射回来的光，计算光束飞行时间或相位差来确定物体表面点的三维坐标。

- 结构光扫描：投射特定的光条纹或光点阵列到物体表面，通过摄像头捕捉到的图像与已知的光模式进行匹配，计算出物体表面的三维坐标。

- 立体视觉：利用两个或多个摄像头从不同角度观察同一物体，通过三角测量法计算出物体表面的三维坐标。

1.2 三维点云数据的特点三维点云数据具有以下特点：- 高密度：能够提供物体表面的高密度采样，精确反映物体的细节。

- 无序性：点云数据中的点是无序排列的，没有固定的组织结构。

- 大数据量：由于高密度采样，点云数据通常包含大量的点，数据量庞大。

- 多维度：除了三维坐标信息，点云数据还可以包含颜色、强度、法线等多维度信息。

二、形状特征提取的重要性形状特征提取是从三维点云数据中识别和提取出能够代表物体形状的关键信息。

这些特征对于物体识别、分类、建模等任务至关重要。

有效的形状特征提取能够减少数据处理的复杂性，提高算法的效率和准确性。

2.1 形状特征提取的应用场景形状特征提取在多个领域有着广泛的应用，包括：- 物体识别：通过比较物体的形状特征来识别和分类不同的物体。

- 机器人导航：提取环境中的障碍物形状特征，帮助机器人进行路径规划。

- 医学影像分析：从医学扫描数据中提取形状特征，辅助疾病诊断和手术规划。

- 文物保护：提取文物的形状特征，用于文物的数字化存档和修复。

利用LiDAR点云快速进行等高线制作

测绘工程实践需要利用LiDAR点云对等高线进行提取。

因点云数据的量太大,使得在对点云进行处理的过程中,利用点云数据对三角网进行构建,并基于三角网对等高线进行追踪,这种多在常规矢量中应用的处理方法不能达到理想的效果,或者无法使用。

等高线自动生成是在EPS2008基础地理信息工作平台下开发的机载LiDAR测图系统的子模块之一,通过使用栅格的方法使海量点云等高线自动生成这一难题得到成功的解决。

1 机载LiDAR测图系统以Eps2008地理信息工作站(以下简称EPS)为基,使用机载LiDAR测制城市基本比例尺地形图的系统实施研发,采纳点云与影像处理等制图功能,以及Eps强大的数据编辑功能。

依照从底至上的模块化设计思想进行设计,总体功能框架见图1。

2 海量点云数据管理与快速显示技术非常巨大的数据量,是点云数据特点的其中之一,在一个普通工程文件中,点云数据量就可达到几亿点。

等高线自动生成的前提就要对海量点云进行编辑和处理,首先必须解决点云的管理和快速显示的问题。

该项目在点云数据描述与显示环节进行优化,解决了超大点云数据存储与显示效率问题。

主要采用了以下技术:(1)无损压缩技术。

(2)虚拟缓存技术。

(3)动态筛选技术。

3 工作原理将点云显示和存储的问题解决后,该文将对利用点云数据使等高线得到快速生产的基本原理进行探讨:按照等高距,将点云分成不同的级,并给每级赋予同一种颜色,要使相邻的分级颜色不相同;按照精度的要求,通过绘图手段把分色之后的点云栅格化,使栅格图片生成;通过采用图像处理方法,将本色边界线提取出来;对等高线进行赋值;让分块处理后的等高线实现接边;由于图像处理成熟,在实践中有广泛的应用,通过采用点云栅格化的方法,EPS成功地把基于点云生成等高线问题,变成基于图像对色块分界线进行提取的问题,又由于在对点云进行栅格化时,已经利用L i D A R点云快速进行等高线制作朱蕾蕾(广州市城市规划勘测设计研究院广东广州 510060)摘要:该文讨论在EPS2008基础地理信息工作平台下,采用栅格的方法快速完成海量点云自动生成等高线的方法。

一种基于地面激光扫描点云的盾构隧道断面提取方法

一种基于地面激光扫描点云的盾构隧道断面提取方法《一种基于地面激光扫描点云的盾构隧道断面提取方法？这可有点意思！》嘿，你要是跟我说什么盾构隧道断面提取方法，我之前肯定是两眼一抹黑，完全不懂这是啥玩意儿。

但是呢，最近我可算是和这个东西有了一次特别的“邂逅”。

事情是这样的，我有个朋友，他在一个工程相关的单位工作。

那天我去找他玩，他就把我带到了他们的工作场地。

一进去，我就看到了那些奇奇怪怪的设备，其中就有那种地面激光扫描的仪器。

那仪器看起来就像一个科幻电影里的道具，不大不小的，有着好多的按钮和小屏幕。

我朋友就开始给我介绍，说这是用来做地面激光扫描的，能获取好多的数据呢。

我就好奇地问他，这和盾构隧道有啥关系呀？他白了我一眼，就像看一个啥都不懂的小笨蛋一样，说：“这关系可大了去了。

你看啊，盾构隧道施工的时候，我们得知道隧道的断面情况，这样才能保证隧道的质量，不会出现啥偏差。

”然后他就开始给我讲这个基于地面激光扫描点云的盾构隧道断面提取方法。

他说啊，这个地面激光扫描就像是给隧道内部做一个超级细致的全身扫描。

那些激光束打出去，然后再反射回来，就形成了一个个的点云数据。

就好比你拿着一把超级小的刷子，一点一点地把隧道的形状给刷出来，只不过这个刷子是激光。

这些点云数据可不得了，密密麻麻的，就像一群小蚂蚁一样。

我当时就想，这么多的数据，怎么才能变成我们能看懂的隧道断面呢？我朋友就继续解释。

他说首先要对这些点云数据进行处理，就像分拣东西一样，把有用的和没用的分开。

这可不是个简单的活，要特别细心，就像你在沙子里找金子一样。

有时候数据里会有一些干扰，就像小虫子飞进了你的视线一样讨厌，得把它们清理掉。

然后呢，就开始根据这些处理好的数据来提取断面啦。

这个过程就像是从一个复杂的拼图里找出特定的一块。

他给我看了一些电脑上的图像，那些图像上有一些曲线，他说这就是初步提取出来的隧道断面的形状。

不过这还没完呢，还得进行一些调整和优化，就像你画画的时候，画完了初稿，还得修改一下细节。

点云roi区域的表示方法

点云roi区域的表示方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：点云（Point Cloud）是由大量三维点坐标数据组成的集合，通常用来描述物体或场景的形状和结构。

在计算机视觉、机器人技术和自动驾驶等领域中，点云数据得到了广泛的应用。

在处理点云数据时，通常需要对其中的某个区域进行感兴趣的表示和提取，这就是ROI （Region of Interest）区域的概念。

为了更好地处理和分析点云数据中的ROI区域，需采取一些表示方法来描述这些区域。

下面将介绍几种常用的点云ROI区域的表示方法：1. 边界框表示法（Bounding Box Representation）：边界框是一种简单但常用的ROI区域表示方法。

它采用一个矩形框或立方体来包围ROI区域内的点，从而描述出ROI区域的大小和位置。

边界框可以通过ROI区域的最小和最大坐标来确定，对于处理简单的点云数据和快速提取ROI区域非常有效。

体素是三维空间中的一个小立方体单元，点云中的每个点将被映射到体素空间内的一个或多个体素单元。

通过计算ROI区域内的体素单元数量或密度，可以提取出ROI区域的特征信息。

体素表示法常用于点云数据的分割和分类任务中。

重要点是点云中具有显著特征或极值点的点，如角点、边缘点等。

ROI区域可以通过提取和标记ROI内的重要点来进行表示。

重要点表示法适用于需要对ROI区域进行特征提取和目标检测的任务。

分割网格是通过将点云数据分割成不同的小网格来描述ROI区域的表示方法。

每个网格都包含一组点云数据，在每个网格内计算特征信息可以更精确地描述ROI区域的属性。

分割网格表示法常用于点云数据的模型重建和分割任务中。

局部描述符是一种用来描述点云数据周围局部区域特征的方法。

通过计算ROI区域内每个点的局部描述符，可以对ROI区域内的形状和结构进行描述和比较。

局部描述符表示法广泛应用于点云数据的配准、分类和匹配任务中。

不同的点云ROI区域表示方法适用于不同的任务和应用场景。

激光点云分类基本方法

激光点云分类的基本方法主要包括以下几个步骤：1.点云数据预处理：建立电力线三维结构特征指标体系。

基于原始点云数据，噪声、地面、建筑物等显著非电力线点的过滤机制，将更加准确地区分非电力线点，减少后续处理数据量，同时保证可能电力线点的完整筛选。

2.地面点过滤和DTM 生成：根据原始LiDAR 点云进行地面点过滤和DTM（数字地面模型）生成以提取所有非地面点。

3.电力线候选点滤波：根据电力线布设规范，选择地面一定高度（如4m）以上的非地面点作为电力线候选点。

4.多尺度邻域类型选取：使用给定点X 的局部三维空间形状结构进行电力线分类。

初步选取两类邻域：单一尺度邻域和多尺度邻域，并在每个尺度上分别选取球形邻域、柱状邻域和K 值邻域 3 种邻域类型。

每种邻域类型的限制参数为半径和K 值。

5.形状结构特征提取：结合LiDAR 点云数据中电力线与林木、建筑物等地物相互遮挡、混杂的问题和电力线快速自动化提取的需求，针对已有的基于结构形状的统计分析和图像处理分类方法中的不足，通过研究在不同复杂场景下电力线点云数据的形状结构特征，确定其关联参数。

6.SVM 分类：基于前述的候选电力线点云数据集及其三维形状结构关联参数，设计和研究基于机器学习监督分类的电力线智能分类模型。

设计机载LiDAR 点云数据的SVM（支持向量机）分类算法，以候选电力线点云的三维形状结构关联参数作为特征向量，以是否属于电力线点作为结果种类，构建电力线SVM 分类算法的训练样本和测试样本。

使用五重交叉对比分析来验证评估分类器的准确性。

这些方法在激光点云分类中各有优势，可以根据实际应用场景和需求进行选择和优化。

基于卷积的点云处理算法

基于卷积的点云处理算法基于卷积的点云处理算法是一种通过卷积神经网络（CNN）来处理点云数据的方法。

点云是由一系列三维点组成的数据集，常用于三维重建、物体识别、目标检测等任务中。

传统的点云处理方法往往是基于手工设计的特征提取方法，例如基于几何特征、法向量等。

这种方法在处理点云时往往需要大量的预处理工作，并且难以直接应用于复杂的点云数据。

而基于卷积的点云处理算法则可以通过学习数据的特征，自动提取具有判别力的特征。

卷积神经网络是一种多层神经网络，其主要特点是可以通过卷积操作来提取局部的特征。

在图像处理中，卷积操作常用于提取图像中的边缘、纹理等局部细节。

点云数据也可以看作是一种离散的图像数据，每个点可以看作是图像中的一个像素点。

卷积神经网络可以通过卷积操作在点云数据中提取局部的特征，并将这些特征整合起来进行后续的任务。

为了使用卷积神经网络处理点云数据，需要将点云数据转换为适合卷积操作的形式。

传统的方法是将点云数据转换为三维体素格子或二维投影图像。

然后，可以通过在体素格子或图像上应用卷积操作来提取点云数据的特征。

然而，由于点云数据的稀疏性和不规则性，传统的转换方法会引入一定的信息损失。

为了解决这个问题，近年来提出了一些新的方法，可以直接应用于点云数据的卷积操作。

其中最常用的方法是基于局部图（Local Graph）的卷积。

局部图是通过在点云数据中选择每个点的邻域点来构建的，可以将点云数据的关系表示为一个图结构。

基于局部图的卷积可以直接在点云数据上进行，并能够保留点云数据的拓扑结构。

在基于局部图的卷积中，每个点通过与其邻域点的连接建立了一个邻接矩阵。

然后可以通过卷积操作在邻接矩阵和点的特征之间进行计算。

通常，点的特征可以通过学习得到，也可以通过手工设计的方式获得。

基于局部图的卷积可以提取点云数据的局部和全局特征，从而实现对点云数据的分类、分割、检测等任务。

除了基于局部图的卷积，还有一些其他的方法可以应用于点云数据的卷积操作。

基于法向量和投影平面的点云特征提取方法

第23卷第3期重庆科技学院学报（自然科学版）2021年6月基于法向量和投影平面的点云特征提取方法贾丁凡谢晓尧刘嵩（贵州师范大学贵州省信息与计算重K实验室，贵阳550001）摘要:三维点云特征的提取，对于三维模型的表示、理解和识别都起着重要的作用。

为了提高点云特征提取的准确性和运算速度，提出了一种基于法向量和投影平面的特征提取方法。

根据矢量分布和聚类的性质提取轮廓点，使用矢量偏转角和距离对特征点进行排序,从而提取出点云特征。

在Mod-elNet数据集和三维激光扫描的佛像密集点云上进行实验，结果表明，基于法向量和投影平面的特征提取方法对物体的表面轮廓具有较好的特征识别度，可以提取更多的有效特征点,运行时间较短，运算效率较高。

关键词:三维模型；点云；特征提取；聚类；法向量中图分类号:TP391.4文献标识码:A文章编号：1673-1980（2021）03-0084-05利用3D测量技术可以获得物体的三维表面信息。

3D模型的特征提取，在数字模型的表示、理解和识别中起着重要作用［1］（点云模型特征提取关键的问题是构造特征点识别算子。

目前，已经有许多学者对此进行了研究。

现有的检测算法可分为2类:一是基于曲率或表面变化的检测方法（比如刘致远等人提出的地下管廊特征线提取方法［2］，首先使用LiDAR获得地下管廊原始点云数据，然后利用所提算法找出含有管廊整体轮廓信息的面状点云，最后基于PCA算法，通过设定角度阈值去提取轮廓数据。

二是基于法线量的检测方法（比如Wang L d hui等人提出的基于曲率和法向矢量的特征点检测方法［3］，赵春海提出的基于法向量波动情况划分关键点的方法⑷。

为了提高点云特征提取的准确性和计算速度，现提出一种基于法向量和投影平面的特征提取方法。

首先根据矢量分布和聚类的性质提取轮廓点，然后根据矢量偏转角和距离对特征点进行排序，从而提取点云特征。

1特征提取方法首先，使用加权主成分分析法（WPCA）计算法线向量，由此构建投影平面。

点云数据滤波处理及特征提取研究

点云数据滤波处理及特征提取研究一、内容概述本文针对空间几何信息获取与处理的迫切需求，对点云数据滤波处理及特征提取进行了深入研究。

点云数据作为一种广泛应用的地理信息数据形式，在自动驾驶、无人机领域、建筑规划设计等领域具有重要的实际价值与应用前景。

由于点云数据噪声、异常值和复杂多变的表面特性，对其进行有效的滤波处理以及准确的特征提取变得尤为关键。

本文首先分析了点云数据滤波处理的研究现状，指出传统滤波方法如平面波滤波、高斯滤波等在面对复杂点云数据时存在局限性。

本文提出了一种基于非局部均值滤波的点云数据滤波方法。

该方法利用非局部均值滤波具有优异的去噪性能和对图像边缘保护的优点，对点云数据进行预处理，能够有效消除噪声干扰、降低异常值的影响、精确地提取出点云数据的本质特征。

本文对滤波后的点云数据进行了特征提取研究。

考虑到点云数据的多样性和复杂性，本文提出了一种结合局部纹理特征和全局形状特征的点云数据特征提取方法。

该方法利用局部纹理特征描述点云数据表面的细致特征，同时采用全局形状特征描述点云数据整体的分布特征。

通过将局部纹理特征与全局形状特征相结合，可以有效地提取出点云数据的本质特征，为后续的应用提供有力的支持。

本文针对点云数据滤波处理及特征提取问题，提出了一种基于非局部均值滤波和结合局部纹理特征与全局形状特征的特征提取方法。

该方法不仅具有较好的去噪和特征提取效果，而且在实际应用中具有较高的价值和广泛的应用前景。

本文的研究成果对于推动点云数据处理技术的发展和应用具有一定的借鉴意义。

1. 点云数据的定义和来源点云数据（Point Cloud Data）是一种由大量离散点的集合构成的三维数据结构，这些点通常来自于二维平面影像或者通过激光扫描、CT等设备获取的三维物体形状信息。

点云数据可以表示物体的表面形态、几何特征以及空间分布等多种信息，在计算机图形学、遥感、无人机控制、医学成像、制造业等领域具有广泛的应用价值。

点云轮廓分类-概述说明以及解释

点云轮廓分类-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分:点云数据是一种三维空间中离散点的集合，广泛应用于计算机视觉、机器人感知、地理信息系统等领域。

点云轮廓分类是针对点云数据进行的一项重要任务，其主要目标是将点云数据中的不同对象或物体轮廓进行准确分类和识别。

在点云数据中，每个点都包含着丰富的信息，包括坐标、颜色、法线等属性。

点云轮廓分类的难点在于如何从这些点中提取有意义的特征，并将其用于分类任务。

传统的方法通常基于手工设计的特征提取算法，但其局限性在于无法适应不同场景和任务。

近年来，随着深度学习的迅猛发展，基于深度学习的点云轮廓分类方法逐渐成为研究热点。

深度学习可以通过大规模数据的训练和端到端的学习，从点云数据中自动学习到更具区分性和泛化能力的特征表示。

这种基于深度学习的方法在点云轮廓分类任务中取得了令人瞩目的成果，大大提升了分类的准确性和鲁棒性。

本文旨在综述点云轮廓分类的相关工作和方法，并比较它们的优劣。

首先，我们将介绍点云数据的背景和应用场景，阐述点云轮廓分类的重要性和挑战。

接着，我们将详细介绍点云轮廓提取的方法，包括基于几何信息和基于深度学习的方法。

然后，我们将重点关注点云轮廓分类算法的研究进展，探讨各种算法的优缺点和发展趋势。

最后，我们将对本文进行总结，并展望未来点云轮廓分类领域的研究方向和挑战。

通过本文的阐述，读者将对点云轮廓分类的方法和算法有更深入的了解，为相关领域的研究和应用提供一定的参考和指导。

同时，我们也希望能够激发更多研究人员对点云轮廓分类问题的关注，推动该领域的进一步发展和创新。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以写成如下的方式：文章结构本文共分为三个部分：引言、正文和结论，以逐步介绍点云轮廓分类的背景、方法和算法，并总结研究成果和进一步展望。

在引言部分，我们将首先对点云轮廓分类的概念和意义进行概述，介绍点云轮廓分类在实际应用中的重要性。

接下来的正文部分将包括两个主要内容。

一种基于数学形态学的点云地物提取方法

一种基于数学形态学的点云地物提取方法黄礼辉;黄子懿【摘要】从激光点云数据中准确提取典型地物能够显著提高数据处理的自动化程度,减少内业工作量.随着激光雷达硬件性能的不断提升,其获取的点云数据量越来越大,但直接针对点云数据的提取算法效率较低.提出一种基于数据形态学的地物提取方法:首先将点云数据转换为特征图像,利用λ-flat区域标记方法将点云划分为地面点和非地面点;然后根据非地面点在特征图像上的表现特征制定提取规则,对地物进行提取;最后,采用本文算法对试验数据进行地物提取,建筑、杆状物等典型地物的综合提取精度达94.7％.【期刊名称】《铁道勘察》【年(卷),期】2018(044)002【总页数】4页(P26-29)【关键词】激光雷达系统;数学形态学;点云分割;地物提取【作者】黄礼辉;黄子懿【作者单位】中铁第四勘察设计院集团有限公司,湖北武汉430063;华中师范大学第一附属中学,湖北武汉430223【正文语种】中文【中图分类】P2371 概述近年来，随着激光LiDAR技术的不断发展，激光扫描仪的扫描精度、扫描速度、角度分辨率等硬件技术指标不断提高，获取的激光点云数据量也越来越大，可以达到亿级甚至百亿级。

然而，相对硬件的快速发展，点云数据处理方法与处理软件的发展严重滞后，现有数据处理方法对于点云数据处理的交互性差，人工内业处理工作量大，严重影响数据处理效率，这成为制约激光扫描技术工程化应用进一步推广的瓶颈[1-4]。

针对这一问题，提出一种基于数学形态学的点云地物提取方法。

首先将点云数据投影生成各类特征图像，采用数学形态学方法对图像进行分割标记，并将标记后的标签反投影到点云上，从而完成点云数据的分割提取。

通过对点云数据中典型地物的自动分割提取，将复杂的扫描场景分割成独立地物点云集合，大大简化了点云数据的处理复杂程度，为后续的制图和建模等应用提供了便利条件。

2 地物提取流程传统的直接基于点云数据空间几何特征和属性信息的地物提取方法因其需在三维空间进行运算处理，效率低下。

提取内外表面算法

提取内外表面算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：提取内外表面是3D模型处理中常见的问题，涉及到计算机图形学、计算机视觉和几何处理等多个领域。

在工业设计、医学图像处理、动态模拟等领域中，提取内外表面是一个重要的步骤，可以帮助研究人员分析和处理3D模型的信息。

在本文中，将介绍几种常见的提取内外表面算法，并对其原理和应用进行详细探讨。

一、算法概述提取内外表面的算法可以分为两种类型：基于几何信息的算法和基于图像信息的算法。

基于几何信息的算法主要利用3D模型的几何特征来进行表面提取，例如曲率、法向等。

而基于图像信息的算法则是通过对3D模型的纹理信息进行分析，来提取模型的内外表面。

下面将分别介绍几种常见的算法。

二、基于几何信息的算法1. Marching Cubes算法Marching Cubes算法是一种常用的提取3D模型内外表面的算法。

该算法将3D模型分割为小的立方体单元，然后根据每个单元的几何特征进行表面重建。

通过计算每个单元的顶点位置和法向，可以得到3D 模型的内外表面。

2. 几何特征分析除了Marching Cubes算法外，还有许多基于几何特征的算法可以用来提取内外表面。

曲率分析可以帮助研究人员确定3D模型的表面特征，进而提取表面信息。

法向估计也是提取表面信息的关键步骤之一，可以帮助研究人员确定模型表面的方向性。

2. 深度学习方法近年来，深度学习技术在提取内外表面方面取得了很大的进展。

通过训练深度学习模型，可以自动提取3D模型的内外表面信息，大大提高了提取效率和准确性。

四、应用领域提取内外表面在很多领域都有着广泛的应用。

在工业设计中，可以帮助设计师更好地理解产品的结构和外观；在医学图像处理中，可以帮助医生分析病人的器官结构；在动态模拟中，可以帮助研究人员模拟物体的运动和碰撞。

总结提取内外表面是3D模型处理中一个重要的问题，涉及到多个领域的知识和技术。

通过本文的介绍，读者可以了解到几种常见的提取内外表面算法及其原理和应用。

3d目标检测方法研究综述

3d目标检测方法研究综述目前，3D目标检测在计算机视觉领域中变得越来越流行，因为这个新兴的技术能够提供更加丰富和准确的场景理解。

3D目标检测涉及使用深度学习和传感器技术来精确地测量和捕捉物体的三维信息。

在本文中，我们将对3D目标检测方法进行研究综述。

针对3D目标检测，人们主要面临的挑战是如何从多个噪声来源中提取准确的3D信息。

由于传感器噪声和位置偏移等问题，导致深度信息的精确程度受限，从而使得物体的3D边界信息无法准确获取。

在过去的几年中，研究者们已经发展出了各种各样的3D目标检测算法来解决这些问题。

在传统计算机视觉领域中，物体检测通常基于基于视觉特征的方法，如Haar-like特征或HOG（方向梯度直方图）特征。

这些方法仅限于2D，无法准确捕捉物体的真实形状和空间位置。

人们开始研究基于3D数据的物体检测算法。

随着深度学习技术的发展，基于神经网络的3D目标检测方法开始流行。

最具代表性的是基于点云的3D目标检测方法，该方法首先将输入的点云数据转换为三维体素网格，然后对每个体素进行二进制分类或回归，以确定目标是否存在（分类）或其3D边界信息（回归）。

这个方法的优点是可以处理不同分辨率和密度的点云数据，而且能够准确捕捉目标的3D信息。

一些研究人员通过对体素大小进行优化，以实现更好的检测精度，但与此计算复杂度也会增加。

还有许多其他基于3D数据的物体检测方法，如多视角投影方法、基于图像和点云的方法等等。

多视角投影方法通过将不同视角的深度图像进行融合，以获取物体的3D信息。

基于图像和点云的方法则通过将2D图像和点云数据进行融合，以提供更加全面的场景理解。

3D目标检测在计算机视觉领域中是一个不断发展的领域，现有的方法有助于解决从多个噪声来源中提取准确的3D信息的问题。

随着技术的不断发展，我们相信将会有更多更高效的3D目标检测算法被提出并应用到实际场景中。

另一个挑战是如何在复杂的场景中对多个目标进行检测。

传统的2D图像和视频中存在遮挡和重叠等问题，这些问题在3D场景中更加突出。

基于图像法的点云数据边界自动提取

Ｉａｍｇｅ－ＢａｓｅｄＥｄｇｅＡｕｏｍａｉｔａｃｉｔｔｃＥｘｒｔｏｎｏｆＰｏｉｎｔＤａｔａ
ＨＵＸｉｎＸＩＪｕｔｎｎ— ｏｇＪｌＮＹｅ
（ｎｔｏＭ，ＳａｇａｉｏｏｇＵｎｖＩｓ．ｆＣＩｈｎｈｉＪａｔｎｉ．，Ｓｈｎｈｉ２０３ａｇａ０００，Ｃｈｎｉａ）
近年来，造行业中随着产品需求个性化的日制益增加，求工程得到了越来越广泛的应用，关研反相究也越来越引起人们的重视．而，然目前还没有一套完全自动化的反求工程方法．求工程各个阶段都反需要过多的人机交互过程，不但降低了效率，且这而难以保证精度，因此，高各环节的智能化及自动化提
维普资讯
第３６卷第８期
２０２年８月
大
学
学
报
Ｖｏ．Ｏ．１３６Ｎ８
Ａｕｇ２．００２
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＨＡＮＧＨＡＩＪＡ０ＴＯＮＧＮＩＩＵＶＥＲＳＩＴＹ
文章编号：０６２６（０２０～ｌ — ３１０ — ４７２０）８１０１８
片的目的．方法具有较强的可操作性和实用性，于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意该对
义．
关键词：反求工程；点云数据；边界提取中图分类号：９．２ＴＰ３１７文献标识码：Ａ

三维点云特征提取

三维点云特征提取三维点云特征提取是计算机视觉和机器学习领域中一个重要的任务，它在三维点云数据中识别和描述不同的特征，以实现点云的分析、分类、配准等应用。

本文将介绍三维点云特征提取的背景、方法和应用，并讨论当前的研究和挑战。

一、背景随着三维扫描和传感器技术的发展，人们可以方便地获取包含大量三维点的数据，例如激光扫描点云、深度图像等。

然而，原始的点云数据通常包含海量的离散点，难以直接进行分析和处理。

因此，需要提取点云中的有效特征，以便更好地对点云进行分析和理解。

二、方法1.局部特征局部特征是基于点云中的局部区域进行计算的。

常见的局部特征包括法线、曲率、表面描述符等。

法线是点云中一个重要的几何特征，它刻画了点云表面的方向信息。

曲率描述了点云的形状变化程度，可以用于区分平面、圆柱体、球体等不同类型的物体。

表面描述符则是对点云的局部几何形状进行编码，例如PFH（Point Feature Histogram）描述符、FPFH （Fast Point Feature Histogram）描述符等。

2.全局特征全局特征是在整个点云范围内计算的，用于描述点云的整体性质。

典型的全局特征包括形状描述符、统计特征等。

形状描述符通过对点云的整体形状进行建模，例如使用球谐函数展开、距离分布等方法。

统计特征则是通过对点云中的点分布、密度进行统计分析，例如直方图、标准差、均值等。

三、应用1.物体识别和分类2.点云配准和重建点云配准和重建是指将多个点云数据进行对齐，以实现三维场景的重建和测量。

点云特征提取可以用于找到点云中的匹配点，从而实现点云的配准和三维场景的重建。

3.点云分割和分析点云分割是将点云数据分割成不同的部分或组件，以实现对点云数据的分析。

点云特征提取可以用于区分点云中的不同物体或区域，从而实现点云的分割和分析。

四、研究与挑战1.算法速度和效率由于点云数据的规模巨大，现有的特征提取算法通常需要消耗大量的计算资源和时间。

基于CCD图像的激光点云数据边界提取法

最终边界点。
关键词－外部标定；点云数据；边界提取
中图分类号：Ｐ９．２Ｔ３１７文献标识码：Ａ
Ｏ引言
目前逆向工程技术已广泛应用于工程领域。由于自由
曲面的形状复杂，因此自由曲面重构是逆向工程研究的难点
Ｐ＝Ｋ（Ｐ＋Ｔ）Ｒ，
＂１＝ｔ
＋Ｔ
（）２
在摄像机坐标系中，中介 ” “ 标定板被参数化为一个平行
于标定板法向的３向量Ｎ，维令其模的大小Ｉ等于摄像ｌｌＩＮ
机到标定板的距离ｄ，而摄像机到标定板的距离ｄ能够由激
光测量出来。根据公式（）：１有
Ｎ＝一尺３尺・（Ｔ）（）３
标系和摄像机坐标系之间的方向和相对位置，声和△。即
是坐落在被参数化为Ｎ的标定板上的点，因此有：Ｎ・ｃＩＰ：ｌＩｌＮ
而根据（）：２有
（）４
（）５
摄像机可以描述为透视投影模型。世界坐标系的点Ｐ
＝
［Ｙ，］Ｘ，ｚ投影映射到图像坐标系Ｐ “ ］可以描＝［，，
即（）改为：４式
Ｐ＝Ｒ（／ｃＰ一Ｔ）
述如下：
＊基金项目：江西省自然科学基金（ｏ２０Ｚ１０）Ｎ．０７Ｓ９０和江西省科技厅科技项目（Ｊ８１）ＧＧＪ２４０
收稿日期：０８３８第一作者２０ —０ —１湛金辉男２７岁硕士研究生
像机的方位；是三维向量表示摄像机的位置。Ｔ摄像机坐标系到激光坐标系的转换可以通过坐标系的

基于Geomagic Studio的点云数据处理与三维建模技术

信息技术DOI：10.16661/ki.1672-3791.2019.21.013基于Geomagic Studio的点云数据处理与三维建模技术李志彦(上海仁渊科技有限公司上海 200439)摘要：该项目用到一款点云数据处理软件Geomagic Studio，在处理非大量点云数据时具有一定优势。

该文中，笔者主要介绍利用Geomagic Studio软件处理扫描获取的点云数据生成曲面模型，然后生成三维模型的过程。

从数据预处理、提取特征线、构建曲面、生成三维模型4个基本步骤对基于Geomagic Studio点云数据处理三维建模技术进行了分析和总结。

关键词：点云数据 Geomagic studio 特征线 NURBS曲面中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2019)07(c)-0013-02随着激光技术的快速发展，激光三维扫描技术以其独有的优势正广泛地应用于各个领域。

与传统的三维信息获取技术相比，能快速、精确、无接触完成对复杂表面测量和建模。

目前，市场上涌现出了大量的商业化激光扫描点云数据处理软件。

大致可分为：专用的逆向软件，如Sufacerl0.0、CopyCAD、TRACE、cyclone、Geomagic、polyworks等；以及一些流行的CAD／CAM集成系统中也开始集成了类似模块。

如Uni-graphics中的Point Cloud功能、Cimatron90中的Reverse Engineering功能模块等。

其中，Geomagic studio软件以先进的数学模型、曲面构造理论为基础，被广泛用于点云数据处理工作中。

它不同于传统的点—线—面的曲面构建方式，而是提供了基于多边形网格化快速曲面构建方式，体现了点云数据生成三维模型技术发展的新趋势。

1 Geomagic Studio软件简介Geomagic Studio软件是美国雨滴(Raindrop)公司出品的逆向工程和三维检测软件，它可扫描所得的点阵模型创建良好的多边形模型或网格模型，并转换为NURBS曲面。

基于图像法的点云数据边界自动提取

基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取

三维点云数据中的形状特征提取

利用LiDAR点云快速进行等高线制作

一种基于地面激光扫描点云的盾构隧道断面提取方法

点云roi区域的表示方法

激光点云分类基本方法

基于卷积的点云处理算法

基于法向量和投影平面的点云特征提取方法

点云数据滤波处理及特征提取研究

点云轮廓分类-概述说明以及解释

一种基于数学形态学的点云地物提取方法

提取内外表面 算法

3d目标检测方法研究综述

基于图像法的点云数据边界自动提取

三维点云特征提取

基于CCD图像的激光点云数据边界提取法

基于Geomagic Studio的点云数据处理与三维建模技术

提取内外表面算法