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时间:2019-03-04
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1、分类号:密级:UDC:编号:河北工业大学硕士学位论文基于voxel表征的三维点云数据配准与目标检测论文作者:柏东芳学生类别:全日制学科门类:工学学科专业:通信与信息系统指导教师:胡钊政、顾军华职称:教授资助基金项目:国家自然科学基金(51208168)、天津市自然科学基金(13JCYBJC37700).ThesisSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofCommunicationandInformationSystems3DPOINTCLOUDDATAR
2、EGISTRATIONANDTARGETDETECTIONBASEDONVOXELbyBaiDongfangSupervisor:ProfessorHuZhaozhengProfessorGuJunHuaApril2016ThisworkwassupportedbyNaturalScienceFoundationofChina(NSFC).NO.51208168,NaturalScienceFoundationofTianjinCity.NO.13JCYBJC37700.摘要配准技术是计算机视觉中一个重要的领域,基本可分为两种:
3、基于图像的配准和基于三维点云的配准,它在军事、工业、医学、考古等领域有着广泛的应用。三维重建技术同样是计算机视觉中的一个重要研究方向,场景的三维重建在无人侦察机、智能机器人探测等领域有广阔的应用前景。同时,计算机视觉中的目标检测尤其是平面目标的检测在目标感知、机器人导航、三维制图等领域得到广泛的研究与应用。本文首先针对目前处理三维点云存在数据量大、计算复杂度高等问题,提出了基于塔式voxel的点云划分方法,直接对voxel进行处理,可大大提高运行效率。目前三维点云的重建主要采用ICP算法,而该算法需要具有良好的初始姿态估计,否则
4、容易陷入局部迭代最优。针对该问题提出了基于塔式voxel的扩展高斯球初始配准。首先将点云划分到voxel中,计算每个voxel的法向量,之后将法向量映射到高斯球中,并统计每个法向量的个数构建扩展高斯球,最后利用扩展高斯球得到旋转矩阵,并作为ICP算法的初始旋转矩阵。对于场景的三维重建,利用Kinect设备采集RGB图和深度图,首先对二者进行配准处理,然后对RGB图进行特征匹配,提取匹配后的特征点,最后将匹配后的特征点对应到三维点云中,利用三维点云计算旋转和平移矩阵。连续采集场景的多帧数据,进行拼接得到一个较大的场景。对于三维点云
5、中的目标检测,主要介绍的是目标检测中的平面检测。同样首先对点云进行voxel划分降低运算量,利用特征值分解的方法对voxel中三维点云数据进行分析,提出平面系数(PlaneIndex)计算方法,实现基于voxel的平面检测。最后,利用voxel之间的几何关系及voxel平面信息进行voxel检测结果的合并,完成平面目标检测。该算法实现了基于塔式voxel的三维数据处理,无需针对每个三维点进行计算,可以有效的提高计算效率,同时能获得较好的平面检测结果。关键字:塔式voxel划分图像配准三维点云配准三维重建平面检测IABSTRACT
6、Registrationtechnologyisanimportantfieldofcomputervision,anditcanbasicallybedividedintotwotypes:image-basedregistrationandbasedon3Dpointcloudregistration.Registrationtechnologyhasbeenwidelyusedinmilitary,industrial,medical,archeologyandotherfields.3Dreconstructiontec
7、hniqueisalsoanimportantsubjectofresearchincomputervision.3Dreconstructionofascenehasbroadapplicationinunmannedreconnaissanceaircraft,intelligentrobotdetectionandotherfields.Meanwhile,incomputervisionfield,thegoaltargetdetectionespeciallytheplanedetectionhasbeenwidely
8、studiedandappliedintargetperception,roboticsnavigation,3Dmappingandotherfields.Aclassificationmethodbasedonpyramidvoxeltoaddressthe
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