导读:本文包含了法向估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:样点邻域,拓扑同构,法向估计,局部重建
法向估计论文文献综述
孙殿柱,梁增凯,薄志成,李延瑞,沈江华[1]（2019）在《样点邻域同构曲面约束的散乱点云法向估计》一文中研究指出针对现有点云法向估计算法难以兼顾估计结果的精度与稳健性问题,以局部采样区域同构曲面作为样点邻域点集所反映曲面形状约束,提出一种散乱点云法向估计方法。该方法将目标样点的邻域点集作为局部样本进行曲面重建,获取插值于采样点集并与采样表面拓扑同构的局部网格曲面;对曲面局部区域高斯映射结果进行聚类分析,获取目标样点的各向同性邻域面;基于面片的正则度以及面片至目标样点的测地距离,确定目标样点各向同性邻域面片法向的加权均值,并将所得结果作为目标样点的法向估计结果。试验结果表明,该方法在点云数据信噪比为40 dB的情况下可保证98%以上样点法向估计偏差在10°以内,可稳健处理含有噪声以及采样不均匀等缺陷的散乱点云法向估计问题,对于含尖锐特征的点云亦能准确估计样点法向,且具有较高的计算效率。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年19期）
孙殿柱,梁增凯,沈江华,林伟[2]（2019）在《有界泊松曲面约束的曲面样点法向稳健估计》一文中研究指出对存在噪声、非均匀采样等缺陷的曲面样本,基于样点及其邻近样点构成的局部样本通常无法稳健逼近曲面局部区域,导致样点法向难以准确估计。为抑制样本缺陷对样点法向估计的影响,提出一种以有界泊松曲面逼近局部样本作为约束的样点法向加权估计算法。对待估计法向的样点,该算法对其所属曲面局部样本作增益优化处理,使得曲面局部样本具备边界保护区域;在样点的Frenet标架中以泊松曲面逼近该样本,基于样本的边界保护区域将泊松曲面的离散网格转化为有界形式,从而建立样点邻域的曲面约束,以有界泊松曲面离散网格中距样点最近的网格面片作为样点的参考面片,基于顶点邻域面的正则度及邻域面到该顶点的测地距离估计参考面片顶点法向,将参考面片各顶点法向的加权求和结果作为样点法向的估计结果。实验结果表明:曲面样本噪声水平不高于20%时,可将法向计算误差控制在π/18以内,且所得法向过渡较为光滑。证明了该算法适用于复杂曲面样本,可稳健处理存在噪声以及采样不均匀等缺陷的曲面样本的样点法向估计问题,实现曲面样点法向的光滑过渡。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年04期）
冼楚华,刘欣,李桂清,金烁[3]（2018）在《基于多尺度卷积网络的单幅图像的点法向估计》一文中研究指出单幅图片法向量估计是计算机图形学和计算机视觉研究的重要问题之一.在缺少其它叁维信息的情况下,由单幅图像预测出对应法向量,对于叁维场景重建,叁维模型识别,叁维语义分割等具有重要意义.为解决这一问题,文中使用多尺度的卷积网络结构,对图像进行端到端的输出预测.该网络由两个层级组成,第1层采用在ImageNet中性能最好的DenseNet分类网络,对输入进行全局处理.第2层级采用全卷积网络结构,对第1层级获得的输出进行进一步的精细预测.实验结果表明,即使不使用其他预处理或后处理步骤,文中提出的网络在单幅图像点法向预测方面仍能取得较理想的结果.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2018年12期）
张硕,孙殿柱,李延瑞,梁增凯[4]（2018）在《海量采样点集法向聚类并行估计及增量统一算法》一文中研究指出为提高对海量采样点集法向估计的有效性,提出一种法向并行估计算法。首先利用聚类算法将采样点集分解成多个子集,并通过阈值过滤获取样点子集分界带;然后将各样点子集的法向计算过程并行化处理;最后,采用增量算法实现样点子集的法向统一。实验证明,对海量点云模型法向估计,在确保法向估计的准确性不低于现有算法的前提下,计算效率与内存利用率得到显着提高。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年10期）
陈赫[5]（2018）在《点云法向估计与匹配技术的研究》一文中研究指出随着叁维扫描仪的改进和普及,人们可以获得的叁维数据越来越多。同时,工业界对叁维扫描技术的需求也日渐加深。这使点云数据的处理与重建成为近些年计算机图形学领域研究的热点之一。然而,直接用叁维扫描仪得到的数据很难直接使用,首先,扫描得到的可能存在噪声,不同局部采样密度可能存在区别,物体表面也可能局部存在缺损,或者由于扫描仪镜头的限制,每帧扫描到的数据可能指包括物体表面的一部分特征。同时,扫描仪得到的点云是空间中离散的点,其连接关系已经丢失。要得到物体的网格模型,需要物体进行重建。这就对网格处理算法提出了两个方面的要求。其一,是将叁维扫描仪扫描到的单帧数据进行拼接和融合,从而得到整个物体完整表面的模型,这个过程称为点云的融合。其二,很多曲面重建算法对点云法向的输入非常敏感,而且特征的恢复严重依赖特征附近法向的准确度。因此,提供对噪声,非均匀采样鲁棒,同时能够较好的保持模型特征的点云法向估计算法,也是工业界所急需的。本文主要讨论了点云处理的在点云的法向估计与点云配准方面的一些技术。在点云法向估计方面,我们首先提出了一种而基于中心偏移的各向异性邻域构造的法向估计算法,在点的周围构造一种各向异性的邻域,而且该邻域的中心是偏离当前点的。这样,可以更好的区分来自不同曲面上的点,构造一种完全嵌入在单一光滑曲面的邻域,从而得到能真实反映当前点所在曲面信息的邻域,从而能够较好的保持特征。随后我们提出了点对一致性投票算法,进一步优化了在特征附近法向估计的结果。并将其扩展为点对一致性多法向投票,对于边点和角点,该算法可以生成多个法向。多法向的定义是我们首先提出。利用多法向,在特征点判定,点云渲染,点云重建方面,都可以有较大的改进。在点云融合方面,我们给出了利用深度学习给出的特征进行点云匹配的方法。同时,介绍了从叁维点云的匹配给出二维纹理的匹配,从而给出纹理拼接的一种方案。最后,我们给出了这种解决方案在物体扫描建模方面的一个应用。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-06-01）
欧阳宁,杨碧伟,林乐平[6]（2017）在《法向估计的屏蔽泊松算法叁维点云重建》一文中研究指出针对屏蔽泊松算法在表面边缘易生成错误曲面的不足,提出一种基于法向估计的屏蔽泊松算法。该算法首先对扫描的点云数据进行位置和梯度约束;然后,利用法向估计来获取朝向一致的法向量,进而得到点云的向量场;最终,求解屏蔽泊松方程,通过提取点云的等值面从而来重建模型表面。在重建的叁维模型上评测新算法,并与其他几种重建方法进行比较。结果证明,所提算法构建的叁维模型整体上提高了法向量精确度,能有效减少非封闭边缘的伪曲面重建,同时对带孔洞的表面点云有良好地填充能力,对表面信息丰富的点云模型,能使纹理细节更显着。(本文来源于《电视技术》期刊2017年Z4期）
袁小翠,吴禄慎,陈华伟[7]（2016）在《尖锐特征曲面散乱点云法向估计》一文中研究指出针对现有算法对尖锐特征曲面点云法矢估计不准确,点云处理时容易丢失曲面细节特征等问题,提出一种尖锐特征曲面散乱点云法向估计法。该方法用主成分分析法粗估计点云法向;然后,根据各邻域点的空间欧氏距离和法向距离对各邻域法向加权,用加权邻域法向之和来更新当前点的法向;最后,测试估计法向与标准法向的误差,评价估计法矢的准确性,并且将估计的法向应用到点云数据处理中来比较特征保留效果。实验结果表明:本文方法能够准确地估计尖锐特征曲面的法向,最小误差接近0。另外,该方法对噪声有较好的鲁棒性,点云处理时能保留曲面的尖锐特征。相比于其他特征曲面法向估计法,所提出的方法估计的法向误差更小、速度更快、耗时更少。(本文来源于《光学精密工程》期刊2016年10期）
王醒策,蔡建平,武仲科,周明全[8]（2015）在《局部表面拟合的点云模型法向估计及重定向算法》一文中研究指出为了提高对点云模型处理的有效性,提出一种对点云模型的法向估计和重定向方法.首先利用基于局部平面拟合的主元分析方法得到初步法向估计;然后改进移动最小二乘曲面实现局部曲面拟合,进一步得到更加准确的法向,实现了点云模型的去噪光顺;最后通过增加切向约束规则来修正法向重定向中的法向传播方向.实验结果表明,对于具有复杂细节(如紧邻面、尖角形状等)的点云模型,该方法可以提高法向计算的准确度,并得到光顺的点云模型.在实际应用中,该方法可以很好地应用于点云模型的预处理,为后续的模型处理和分析提供良好的数据基础.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2015年04期）
葛嵩[9]（2009）在《一种改进的Ensembles点云法向估计算法》一文中研究指出近年来点采样几何作为一种新的曲面表示方式,受到了广泛的关注。它无需存储和维护全局一致的拓扑信息,能对复杂的叁维模型进行高效的绘制和灵活的几何处理,因此在处理复杂的或者动态改变形状的模型时,基于点的技术较之基于网格的技术有更高的灵活性。法向是点云的一个非常重要的几何信息,对点云的法向进行准确的估计,是在点云上进行其它操作的一个重要的基础步骤,因此对点云法向估计的研究具有重要的实际意义。给定一个从未知曲面上采样得到的点云,问题是如何准确估计点云中每一个点的法向。一些目前存在的算法,如基于拟合平面的法向估计算法,基于主成分分析的法向估计算法,基于标准奇异值分解的法向估计算法,基于Voronoi的法向估计算法等都可以对点云法向进行估计。但是通过采样得到的点云往往都伴随着大量的噪声,从而影响法向估计的准确性,这就要求点云法向估计的算法要具有较强的鲁棒性。然而上述这些算法的鲁棒性不强,因而导致法向估计的效果不理想。一种基于统计学习的Ensembles点云法向估计算法,在克服噪声和外部干扰上取得了很好的效果,但是由于其采样的随机性并且采用了相同的采样率,从而容易造成采样不均匀和局部信息丢失,导致估计结果不准确。本文提出了一种改进的Ensembles算法,通过引进分块采样策略及采用自适应的采样率,基本克服了原Ensembles算法的不足。同时,给出了一种新的带有权的平均公式,提高了算法的鲁棒性。(本文来源于《大连理工大学》期刊2009-05-25）
董莲莲[10]（2009）在《偶数维黎曼流形直径估计及曲面法向演化问题》一文中研究指出本文研究偶数维Riemannian流形的直径及曲面法向演化问题,共分四节.第一二节为本文的引言与预备知识.第叁节首先介绍了Hausdorff距离及Gromov-Hausdorff收敛的概念.设M~(2n)是具有度量g的2n维紧致无边单连通的Riemannian流形,S~(2n)是欧氏空间R~(2n+1)中的单位球面.若流形M~(2n)满足截面曲率K_M∈(0,1],体积0<V(M)≤2(1+η)V(B_(?)),本文得到M~(2n)直径的一个上界估计.这里,η是某个仅依赖于n的正数,(?)为S~(2n)上半径是;(?)π的测地球.然后给出了这类流形上的一个gap现象及流形上Laplacian算子的第一特征值的一个下界估计,即λ_1>(?).最后利用Hausdor(?)收敛得到了这类流形直径更精确的一个上界估计及更宽的一个gap现象.第四节介绍了超曲面的概念.设M~n是R~(n+1)中紧致无边连通的超曲面.若M~n满足初始状态是严格凸的,得到它沿外法向演化的渐近性态在某种意义下是R~(n+1)中n维超球面.(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2009-04-01）
法向估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对存在噪声、非均匀采样等缺陷的曲面样本,基于样点及其邻近样点构成的局部样本通常无法稳健逼近曲面局部区域,导致样点法向难以准确估计。为抑制样本缺陷对样点法向估计的影响,提出一种以有界泊松曲面逼近局部样本作为约束的样点法向加权估计算法。对待估计法向的样点,该算法对其所属曲面局部样本作增益优化处理,使得曲面局部样本具备边界保护区域;在样点的Frenet标架中以泊松曲面逼近该样本,基于样本的边界保护区域将泊松曲面的离散网格转化为有界形式,从而建立样点邻域的曲面约束,以有界泊松曲面离散网格中距样点最近的网格面片作为样点的参考面片,基于顶点邻域面的正则度及邻域面到该顶点的测地距离估计参考面片顶点法向,将参考面片各顶点法向的加权求和结果作为样点法向的估计结果。实验结果表明:曲面样本噪声水平不高于20%时,可将法向计算误差控制在π/18以内,且所得法向过渡较为光滑。证明了该算法适用于复杂曲面样本,可稳健处理存在噪声以及采样不均匀等缺陷的曲面样本的样点法向估计问题,实现曲面样点法向的光滑过渡。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
法向估计论文参考文献
[1].孙殿柱,梁增凯,薄志成,李延瑞,沈江华.样点邻域同构曲面约束的散乱点云法向估计[J].机械工程学报.2019
[2].孙殿柱,梁增凯,沈江华,林伟.有界泊松曲面约束的曲面样点法向稳健估计[J].光学精密工程.2019
[3].冼楚华,刘欣,李桂清,金烁.基于多尺度卷积网络的单幅图像的点法向估计[J].华南理工大学学报(自然科学版).2018
[4].张硕,孙殿柱,李延瑞,梁增凯.海量采样点集法向聚类并行估计及增量统一算法[J].组合机床与自动化加工技术.2018
[5].陈赫.点云法向估计与匹配技术的研究[D].大连理工大学.2018
[6].欧阳宁,杨碧伟,林乐平.法向估计的屏蔽泊松算法叁维点云重建[J].电视技术.2017
[7].袁小翠,吴禄慎,陈华伟.尖锐特征曲面散乱点云法向估计[J].光学精密工程.2016
[8].王醒策,蔡建平,武仲科,周明全.局部表面拟合的点云模型法向估计及重定向算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2015
[9].葛嵩.一种改进的Ensembles点云法向估计算法[D].大连理工大学.2009
[10].董莲莲.偶数维黎曼流形直径估计及曲面法向演化问题[D].曲阜师范大学.2009