面向反光工件点云缺陷的点云增强算法

作     者：陈华臻 高健 Chen Huazhen;Gao Jian

作者机构：广东工业大学精密电子制造技术与装备省部共建国家重点实验室广州510006 广东工业大学智能检测与制造物联教育部重点实验室广州510006 

基　　金：国家自然科学基金(51175093) 广东省高校科研项目建设(17ZK0091) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2019年第31卷第7期

页      码：1258-1266页

摘      要：针对反光工件的三维扫描点云存在的缺陷以及点云处理时间长的问题,提出一种点云增强的算法以改善缺陷点云的质量、缩短点云处理的时间,从而提高点云三维重建的精度和效率.首先输入大量的、分布不均匀且包含离群点和噪声的无组织点云,使用基于kD-tree 的点云均匀重采样将点云数据分成多个子集;然后使用改进的局部最优投影算法对点云进行降噪处理;最后使用边缘感知重采样对点云进行增采样,达到保留和增强点云特征的效果.实验结果证明,该算法的处理是有效的.

主 题 词：点云增强 特征保持 kD-tree 局部最优投影 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2019.17434

馆 藏 号：203695876...