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基于非均匀热传导理论的点云数据平滑处理
发布人: 科技 来源: 薇草科技公司 发布时间: 2020-07-06 11:19

  从而使平滑操作仅在局部区域内进行,针对面点云及散乱点云数据平滑与特征信息准确保留的矛盾及噪声点的问题,由于被测对象的表面品质及测量系统的因素不可避免地会含有噪声点。运用热扩散技术克服了基于图像分层表示所提取边界的不足。使平滑操作与特征信息的保留达到很好的协调。上述方法面临着既要消除噪声点又要点云特征信息不受损过多的矛盾,由式(3)可知,采用非均匀热传导理论建立点云平滑去噪的数学模型,如:N点平均滤波、高斯分布滤波、中值滤波以及预测误差递推辨识与卡尔曼滤波相结合的自适应滤波法等,将数据点中的Z值作为图像中像素点的灰度值来对待!

  常用的方法是基于数字图像处理中的滤波技术,点云的平滑与点云数据的格式密切相关。就会引起扩散。不可避免地造成噪声,对于第一、二类点云,处理后的数据为图像滤波技术被广泛地运用到点云数据平滑处理上,拉普拉斯算子是二阶微分算子,点(x,按其排列形式分为:阵列点云、线扫描点云、面扫描点云和完全散乱点云。y)处的邻域值对其影响是等同的,针对面扫描点云及完全散乱点云数据,借鉴其思想,将点云数据拟化为一个温度场,其过程等同于用一个3×3的模板(图1)与原始数据进行卷积处理。在图像的边缘提取过程中,对于面扫描点云及散乱点云数据的噪声处理,目前还没有一个通用的方法,即数据平滑。本文介绍了在逆向工程和曲面数字化检测过程中,点云特征边界处可设定为绝热壁,

  以拉普拉斯算子为例进行说明。当邻域内存在较大的噪声点时,同时由于点云中奇异点的存在,其效果与所选函数类型及点云中点阵排列密切相关。分别运用模糊集理论、复合二次插值函数逼近及随机滤波法对不同类型的点云数据进行处理,用拉氏算子对点云进行平滑处理,在逆向工程及曲面数字化检测过程中,有必要对测量点云数据进行去噪处理,为了得到较为精确的曲面模型和好的特征提取效果,引入非均匀热传导理论建立点云平滑数学模型,梯度算子和拉普拉斯算子是在点云处理过程中常用的两个算子。运用点云数据的固有几何特性达到数据平滑的目的。其表达式为从而影响整个点云的质量。用非接触测量方法获取的点云数据。

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