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自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法

王兆丰 闫镔 童莉 陈健 李建新

王兆丰, 闫镔, 童莉, 陈健, 李建新. 自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1322-1326.
引用本文: 王兆丰, 闫镔, 童莉, 陈健, 李建新. 自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1322-1326.
Wang Zhaofeng, Yan Bin, Tong Li, Chen Jian, Li Jianxin. Normal estimate method of point clouds based on adaptive neighbor size[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(4): 1322-1326.
Citation: Wang Zhaofeng, Yan Bin, Tong Li, Chen Jian, Li Jianxin. Normal estimate method of point clouds based on adaptive neighbor size[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(4): 1322-1326.

自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法

基金项目: 

国家863计划(2012AA011603)

详细信息
    作者简介:

    王兆丰(1988- ),男,硕士生,主要从事图像处理、科学可视化等研究。Email:wangalps@gmail.com;李建新(1954- ),男,硕士,教授,硕士生导师,主要从事信号处理方面的研究。Email:lijianxin1954@126.com

    王兆丰(1988- ),男,硕士生,主要从事图像处理、科学可视化等研究。Email:wangalps@gmail.com;李建新(1954- ),男,硕士,教授,硕士生导师,主要从事信号处理方面的研究。Email:lijianxin1954@126.com

  • 中图分类号: TP391.4

Normal estimate method of point clouds based on adaptive neighbor size

  • 摘要: 三维空间中的法向量估计在计算机视觉和表面重建等研究领域中具有重要的意义,基于局部表面拟合的方法是基于点云数据的经典估计方法。为了增强该方法对于不同局部邻域细节尺度的适应性以得到更准确的估计结果,提出了一种基于自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法。该方法通过分析三维空间点的邻域点在点的梯度上投影来估计点云中各点的邻域分布情况|最后根据不同的分布情况选择不同的邻域大小,根据该邻域范围内的点拟合出的平面求解得到各点的法向矢量。实验结果表明:该方法能够克服邻域半径选择过大或者过小的情况,有效地提高基于局部表面拟合法向矢量求解的正确性。
  • [1] Levoy M, Whitted T. The use of points as display primitives[R]. US: CS Department, University of North Carolina at Chapel Hill, 1985.
    [2]
    [3]
    [4] Pfister H, Zwicker M, Baar J V. Surfels: surface elements as rendering primitives [C]//Computer Graphics Proceedings, Annual Conference Series, ACM SIGGRAPH, 2000: 335-342.
    [5]
    [6] Zhang Dawei, Liu Zhi, Yang Yang, et al. 3D laser scanning technology based on right-angle reflection mode[J]. Infrared and Laser Engineering, 2011, 40(3): 443-447. (in Chinese)
    [7] Li Bao, Cheng Zhiquan, Dang Gang, et al. Survey on normal estimation for 3D point clouds[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(23): 1-7. (in Chinese)
    [8]
    [9]
    [10] Wang Wenbiao, Wu Defeng, Ma Zi, et al. Surface reconstruction techniques for a novel 3D laser scanning system [J]. Infrared and Laser Engineering, 2011, 40 (5): 931-934. (in Chinese)
    [11]
    [12] Amenta N,Bern M. Surface reconstruction by voronoi filtering [C]//SCG'98: Proceedings of the Fourteenth Annual Symposium on Computational Geometry, 1998: 39-48.
    [13] Hoppe H, DeRose T, Duchamp T, et al. Surface reconstruction from unorganized points [C]//ACM Siggraph, 1992, 1992: 71-78.
    [14]
    [15] Gross M, Pfister H. Point-based graphics[M]. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc, 2007.
    [16]
    [17]
    [18] Mitra N J, Nguyen A. Estimating surface normals in noisy point cloud data [C]//Proceedings of the Nineteenth Annual Symposium on Computational Geometry, 2003: 322-328.
    [19]
    [20] Yoon M, Lee Y, Lee S, et al. Surface and normal ensembles for surface reconstruction[J]. Comput Aided Des, 2007, 39(5): 408-420.
    [21] Wang Zhaofeng, Yan Bin, Li Jianxin, et al. A new method of point clouds extraction from the 3D volume data [C]// International Conference on Nature Computation, 2012: 369-372.
  • [1] 李勇, 张广汇, 马利红, 应晓霖, 姚建云.  条纹投影动态三维表面成像技术综述 . 红外与激光工程, 2020, 49(3): 0303005-0303005-13. doi: 10.3788/IRLA202049.0303005
    [2] 张宗华, 于瑾, 高楠, 孟召宗.  高反光表面三维形貌测量技术 . 红外与激光工程, 2020, 49(3): 0303006-0303006-13. doi: 10.3788/IRLA202049.0303006
    [3] 曹海杰, 刘宁, 许吉, 彭杰, 刘宇昕.  红外图像自适应逆直方图增强技术 . 红外与激光工程, 2020, 49(4): 0426003-0426003-7. doi: 10.3788/IRLA202049.0426003
    [4] 郭明, 周玉泉, 陈才, 周志杰, 郭可才.  北斗导航授时的移动激光雷达测量系统时间同步装置设计 . 红外与激光工程, 2020, 49(S2): 20200362-20200362. doi: 10.3788/IRLA20200362
    [5] 曹文焕, 黄树彩, 赵炜, 黄达.  二维非重构压缩感知自适应目标检测算法 . 红外与激光工程, 2019, 48(1): 126001-0126001(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0126001
    [6] 薛珊, 吕南方, 沈雨鹰, 刘正彬, 郭建波.  基于激光三维点云的机械工件识别方法 . 红外与激光工程, 2019, 48(4): 442002-0442002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0442002
    [7] 丁超, 唐力伟, 曹立军, 邵新杰, 邓士杰.  深孔内表面结构光三维重构 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1117004-1117004(7). doi: 10.3788/IRLA201847.1117004
    [8] 葛宝义, 左宪章, 胡永江, 张岩.  基于双步相关滤波的目标跟踪算法 . 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1226004-1226004(10). doi: 10.3788/IRLA201847.1226004
    [9] 王鹏, 杨文超, 孙长库, 郭世珍.  舌面彩色三维点云的舌体分割及舌裂纹提取 . 红外与激光工程, 2017, 46(S1): 82-89. doi: 10.3788/IRLA201746.S117004
    [10] 张冬晓, 何永强, 胡文刚, 陈一超.  自适应红外隐身系统的背景投影建模 . 红外与激光工程, 2016, 45(3): 304001-0304001(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0304001
    [11] 张铁, 李波, 邹焱飚.  基于条纹式激光传感器与机器人的扫描成像系统 . 红外与激光工程, 2015, 44(1): 53-58.
    [12] 刘雪超, 吴志勇, 王弟男, 杨华, 黄德天.  结合自适应窗口的二维直方图图像增强 . 红外与激光工程, 2014, 43(6): 2027-2034.
    [13] 陈骁, 石志广, 杨卫平, 凌建国.  利用三维点云的圆锥状弹头目标参数估计 . 红外与激光工程, 2014, 43(10): 3480-3485.
    [14] 胡晓彤, 王建东.  基于子空间特征向量的三维点云相似性分析 . 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1316-1321.
    [15] 杨一帆, 田雁, 杨帆, 黄彪.  基于改进Mean-Shift 算法的红外小目标跟踪 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2164-2169.
    [16] 王华伟, 曹剑中, 马彩文, 张辉, 武登山.  具有自适应校正功能的红外成像系统设计 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 61-66.
    [17] 杨文秀, 付文兴, 周志伟, 余巍, 马杰.  基于投影降维的激光雷达快速目标识别 . 红外与激光工程, 2014, 43(S1): 1-7.
    [18] 李峰, 崔希民, 刘小阳, 卫爱霞, 吴燕雄.  机载LIDAR 点云定位误差分析 . 红外与激光工程, 2014, 43(6): 1842-1849.
    [19] 金雁, 江洁, 张广军.  高动态星跟踪方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(1): 212-217.
    [20] 齐蕾, 张闻文, 陈钱, 顾国华.  EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3150-3155.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-08-20
  • 修回日期:  2013-09-28
  • 刊出日期:  2014-04-25

自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法

    作者简介:

    王兆丰(1988- ),男,硕士生,主要从事图像处理、科学可视化等研究。Email:wangalps@gmail.com;李建新(1954- ),男,硕士,教授,硕士生导师,主要从事信号处理方面的研究。Email:lijianxin1954@126.com

    王兆丰(1988- ),男,硕士生,主要从事图像处理、科学可视化等研究。Email:wangalps@gmail.com;李建新(1954- ),男,硕士,教授,硕士生导师,主要从事信号处理方面的研究。Email:lijianxin1954@126.com

基金项目:

国家863计划(2012AA011603)

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 三维空间中的法向量估计在计算机视觉和表面重建等研究领域中具有重要的意义,基于局部表面拟合的方法是基于点云数据的经典估计方法。为了增强该方法对于不同局部邻域细节尺度的适应性以得到更准确的估计结果,提出了一种基于自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法。该方法通过分析三维空间点的邻域点在点的梯度上投影来估计点云中各点的邻域分布情况|最后根据不同的分布情况选择不同的邻域大小,根据该邻域范围内的点拟合出的平面求解得到各点的法向矢量。实验结果表明:该方法能够克服邻域半径选择过大或者过小的情况,有效地提高基于局部表面拟合法向矢量求解的正确性。

English Abstract

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