基於形貌描述的多視數據場自由拼接研究

《基於形貌描述的多視數據場自由拼接研究》是依託天津大學，由田慶國擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於形貌描述的多視數據場自由拼接研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：田慶國
• 依託單位：天津大學

項目摘要

多視數據場拼接是三維形貌測量技術的重要組成部分，制約著該技術的發展和套用領域的拓寬。本項目基於形貌描述進行線上多視數據場自由拼接理論和方法研究。引入形貌描述函式對數據場局部形貌特徵定量描述和特性分析；基於鄰域相關形貌特徵點對匹配方法實現2視數據場的初拼接；研究基於凸殼算法的重合區域快速定位方法、凸殼多邊形三角剖分和形貌特徵點鄰域相結合的重合區域點對快速搜尋方法以及組合點到對應平面距離、點到二次曲面距離的混合距離平方和最小收斂準則，實現2視數據場的快速、高精度自由拼接；分析多視數據場自由拼接中誤差累積的原因特點，提出拼接環累積誤差最小化方法減小多視數據場自由拼接中的誤差累積，基於2視自由拼接實現線上多視數據場的高精度自由拼接。預期研究成果可極大豐富空間離散數據場局部形貌特徵定量計算、特徵提取以及多視數據場自由拼接的理論體系，促進三維形貌測量技術向攜帶型和大型複雜物體表面形貌測量方向的發展。

結題摘要

多視數據場拼接是三維形貌測量技術的重要組成部分，制約著該技術的發展和套用領域的拓寬。本課題主要基於數據場形貌描述進行多視數據場自由拼接理論和方法研究。提出四種改進的三維點雲數據場表面形貌描述運算元，包括基於曲率信息混合分類的特徵描述子、曲率圖三維局部特徵描述子、歸一化點簽名形貌描述子和改進的ISS特徵描述運算元。分別採用從一維曲率圖到高維曲率圖的由粗到精地方法和基於曲率相似度和曲率範數Hausdorff距離約束方法實現源點集和目標點集特徵點的精確對應。理論和實驗研究了經典疊代最近點算法容易陷入局部最優解的固有缺陷之後，研究了兩類多視點雲數據場拼接方法。基於特徵描述的兩步數據拼接方法，首先通過特徵點對應實現數據場的粗拼接，進而套用ICP算法完成精拼接；提出採用機率型最佳化算法實現數據場拼接中的最佳化。分別實驗驗證了粒子群最佳化、生物地理學最佳化和人工蟻群最佳化等最佳化方法，證明了該類方法可有效提高數據場拼接精度和算法穩定性。此外，研究了基於三維數據場特徵點和圖像特徵點對應的三維點雲數據場和彩色紋理數據場的拼接方法。本課題改進實驗室已有的高解析度雷射三維彩色數位化掃瞄器，重點提出組合光帶輪廓線多邊形表示和自適應灰度重心法的亞像素實時光帶中心線提取算法。提出採用標準圓柱、圓盤和正方形薄板組合體作為測量對象，以實際測量點雲計算得到的多個指標參數全面評價掃瞄器的整體性能。研究了基於圓柱標準體的多感測器數據場拼接誤差修正方法。分別採用網際網路上的資料庫數據和實驗室掃瞄器採集數據驗證多視數據場拼接算法的有效性。本課題發表或已錄用論文10篇(8篇期刊論文，2篇會議論文)，其中SCI檢索論文1篇，EI檢索6篇，期刊論文錄用2篇，授權中國發明專利1項。培養碩士生4名，在站博士後1名。本課題研究成果可極大豐富空間離散數據場局部形貌特徵定量計算、特徵提取以及多視數據場自由拼接的理論體系，促進三維形貌測量技術向攜帶型和大型複雜物體表面形貌測量方向的發展。