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  1. 三维点云数据的预处理研究

  2. 本文 重 点 研究点云数据编码压缩方法和邻域搜索算法。(1)、根据点云数据的特点,建立八叉树模型,对原始数据进行坐标变换,映射到正整数空间,在此基础上计算数据的Morton码。对Morton码排序、求差,统计码长,提出了一种改进Morton码的方法。该方法提高了Morton编码的连续性,降低了八叉树的深度,减少了数据存储量。并可应用三维行程编码等方法进一步压缩优化后的Morton码。试验结果证明了算法的有效性。(2)、把应用在四叉树模型的编码邻域算法推广到空间的八又树模型,并与栅格邻域搜索算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-05-16
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:somewherehfn
  1. 点云后处理

  2. 实现各种格式的点云读取,实现点云配准(7参数变换),点云过滤分类(基于高程)。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-12-02
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:u013023918
  1. 三维点云数据处理

  2. 三维点云数据处理,对含灰度的三维点云进行傅立叶变换
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-07-13
    • 文件大小:7168
    • 提供者:dgm123dgm
  1. ICP点云配准

  2. 点云配准过程,就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵(rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换),将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。分为粗配准和精配准。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2017-10-17
    • 文件大小:3072
    • 提供者:qq_34095999
  1. 用于从点云提取的平面对应关系估算刚性运动的闭合解

  2. 1260/5000 注册往往是处理点云的前提条件。虽然平面表面是适合的, 大多数现有的基于平面的注册方法都依赖于迭代解决方案 平面对应的变换参数估计。本文提出了一个新的 用于从一组点对点对应关系估计刚性运动的闭合解决方案。 对归一化的作用进行了调查,并对其精确的平面拟合和基于平面的重要性进行了研究 显示注册。本文还对封闭式解决方案进行了全面的评估 补偿是他们的表现与迭代解决方案的准确性,鲁棒性,稳定性和 效率。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-01-07
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:darange
  1. 三维变换模型显示

  2. 出入点云后即可在三维界面里面旋转变换,可以随意拖动界面观看
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2018-05-26
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:qq_35761405
  1. 融合点云RGB影像和3D-NDT算法溶洞的点云自动精确拼接

  2. 3D-NDT(正态分布变换)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)的机器人领域中的点云拼接算法。在SLAM中,点云初始拼接是通过机器人测距仪获取两个站之间初始变换完成的,然后采用3D-NDT算法进行精确拼接。地面三维激光扫描仪无法直接获取两站点云的初始变换,因此3D-NDT算法无法直接应用到地面三维激光扫描作业中。文中针对地面三维激光获取溶洞点云数据的扫描流程,提出了一种融合点云RGB影像和3D-NDT算法的点云自动精确拼接方法。实验结果表明,该拼接方法针对百万级大型复杂溶洞点云数据,无
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-10
    • 文件大小:768000
    • 提供者:weixin_38714910
  1. 机载LiDAR点云数据平面特征提取

  2. 为从大量的Li DAR点云中分离出建筑物点类,获得平面特征,借鉴传统的Hough变换思想,提出一种提取机载Li DAR点云数据平面特征的方法,综合采用三维空间中Hough变换以及区域增长算法从点云数据中提取特征平面信息.研究结果表明:通过该方法可有效的提取出点云数据中的平面特征,建筑物的平面特征被检测出来之后,有助于完成建筑物的自动建模.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-04
    • 文件大小:805888
    • 提供者:weixin_38707192
  1. 无需顾及初值的坐标转换法拟合任意方向点云圆柱面

  2. 文中提出了一种简便可行的方法来拟合点云圆柱面,其主要通过改进坐标转换法的圆度误差方程进行去相关变换来减弱方程对初值的依赖性,因此不必顾及参数初值的选取。进一步对不同组点云数据的拟合结果进行分析,并在投影坐标系下绘制圆度投影图和等值线,验证了该方法的准确性和实用性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-11
    • 文件大小:799744
    • 提供者:weixin_38630324
  1. 一个背景云变换js特效 鼠标移动背景云变化

  2. 提到博客,不能不提到博客园cnblogs.com。绝对是国内非常非常牛逼的博客云集地。可能我关注博客的时间比较短,从2010年才开始,而那里的博主们基本4年以上的博龄了。 在群里有人要个比较个性的企业网站,诗缘妹子就贴了一个网址,我没事也点了看了下,果真不错。下面你就想到了,这个背景云变换js特效我看上眼了。 由于用的一些css3属性,部分低版本的浏览器可是没有效果的哦。 使用方法很简单,直接在你所要实现效果的最底层加入: 代码如下: <link rel=”stylesheet” typ
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-01
    • 文件大小:34816
    • 提供者:weixin_38613640
  1. KITTI数据集之点云建图

  2. 本文描述了如何通过KITTI数据集,读取激光雷达点云数据,并通过ground truth,对前后两帧点云进行旋转变换,使得二者统一坐标系,不断叠加点云进行点云建图的过程。使用的是KITTI odometry中的07号数据集。 其主要内容包括: 1)点云文件的格式转换 2)点云转换矩阵的推导 3)代码以及文件资源链接 有关KITTI数据集的介绍请看参考链接或者KITTI官网 参考链接 1、坐标系的转换 2、KITTI数据集数据初体验 3、KITTI odometry数据集下载 4、本文数据下载 1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:513024
    • 提供者:weixin_38589150
  1. LassoNet:3D点云的深度套索选择

  2. 在3D点云的探索性分析和可视化中,选择是一项基本任务。 关于选择方法的先前研究主要是基于诸如局部密度之类的启发式技术而发展的,因此限制了它们在一般数据中的适用性。 具体的挑战源于点云(例如,密集与稀疏),视点(例如,遮挡与不遮挡)和套索(例如,小与大)之间的巨大差异。 在这项工作中,我们介绍了LassoNet,这是一种用于3D点云的套索选择的新的深度神经网络,试图学习从视点和套索到点云区域的潜在映射。 为此,我们通过3D坐标变换和朴素的选择将用户目标点与视点和套索信息结合在一起,并通过意图过滤和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38713306
  1. 基于线特征的城区激光点云与影像自动配准

  2. 鉴于激光点云和影像数据成像机理的差异以及现有配准基元的可获取性特点,通常采用基于特征的配准算法修正两者之间的转换关系,其中建筑物的边缘及角点为最常用的特征。针对城区建筑物分布密集、形状相似的问题,提出了一种基于道路线的机载激光雷达数据和高分辨率航空影像自动配准方法。该方法充分利用点云数据提供的高程与强度信息,提取出高精度的规则化道路矢量线;根据初始外方位元素建立点云数据和航空影像的近似变换关系,以道路矢量线在航空影像的投影位置为先验知识,采用改进的道路矩形整体匹配算法得到影像中的道路中心线,获取
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38698927
  1. 基于曲率图的三维点云数据配准

  2. 以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析,可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集.对于两两配准,这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中,该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配,由匹配的特征点对进行坐标变换求解,完成了两三维点云的粗略配准,然后运用迭代最近点算法进行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38500047
  1. 多窗口顶帽变换机载激光点云噪声去除

  2. 机载激光雷达系统可以直接有效地获取地物的三维点云信息,为数字高程模型生成和建筑物检测与三维重建提供强有力的数据保障,但原始点云数据不可避免地会产生噪声点。提出了一种基于多窗口顶帽变换的机载激光雷达点云噪声去除算法。首先,根据原始点云间隔对点云进行内插生成网格,分别获取了最大和最小网格数据;然后,对网格数据进行聚类,根据每个聚类区域的尺寸设置阈值,检测出初始噪声点所在网格区域;最后,利用白、黑顶帽变换理论分别对最大和最小网格数据进行处理,检测出最终的噪声点所在网格区域。利用ISPRS数据对此方法和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38722874
  1. 基于曲率图的颅骨点云配准方法

  2. 为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度,提出一种基于曲率图的颅骨点云配准方法。首先对颅骨点云提取以特征点为中心并且包含其相邻点的三维形状块,将所有点投影到二维平面上;将投影点量化到二维支撑区域的相应单元中,并将其加权曲率编码为曲率分布图来构造特征点的区域曲率图描述符;然后基于区域曲率图描述符匹配具有相似局部形状的点来建立匹配点对,采用奇异值分解方法计算颅骨点云间的刚体变换关系,实现颅骨粗配准;最后通过引入动态迭代系数对迭代最近点(ICP)算法进行改进,使用改进的ICP算法实现颅骨的细配准。实验
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38645373
  1. 采用空间投影的深度图像点云分割

  2. 点云分割是点云处理的一个关键环节,其分割质量决定了目标测量、位姿估计等任务的精确与否。提出了一种采用空间投影的深度图像(RGB-D)点云分割方法,在分析了相机模型、RGB-D数据特征以及图像阈值与目标点云关系的基础上,建立靶标坐标系与点云区域的模型,进一步地结合靶标坐标系和图像阈值,把点云变换至靶标坐标系以突出目标区域、弱化背景区域,并用图像形态学处理所投影的像素值以及分割图像以获得所对应的点云区域。建立3种测试场景以获得3组不同的点云数据,采用4种方法对点云进行分割对比,其中采用空间投影的方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_38711333
  1. 双维度交叉特征点协同匹配的点云拼接算法

  2. 为提高结构光三维重构系统的点云匹配速度及精度,提出二维视图及三维点云交叉特征点协同匹配的方法。首先,通过投影变换及维度映射关系实现待拼接投影图像的归一化,经预处理后提取端点及分叉点作为关键点,对同类点进行三角划分及相似匹配得到初始点集,并将其映射至三维空间。其次,利用kd-tree搜索得到双邻域质心,根据三点构成的三角形相似关系进一步筛选点集。最后,采用四元数法完成粗拼接,进而使用改进的迭代最近点(ICP)算法完成精拼接。实验结果表明,所提算法的匹配准确率达98.16%,匹配用时3s,粗拼接重叠
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_38705014
  1. 改进的RANSAC算法在三维点云配准中的应用

  2. 传统随机抽样一致性(RANSAC)算法只能进行粗配准, 且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合, 得到特征描述子, 然后采用预估计和三维栅格分割法改进RANSAC算法, 最后与传统配准算法采样一致性初始配准算法进行比较。实验结果表明, 本文算法能快速精确地剔除误匹配点, 进行仿射变换矩阵求解, 无需二次配准。本文算法相较于传统配准算法有很大优势, 在大规模三维点云配准中具有很好的稳健性, 并且在保证精
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38502929
  1. 一种基于点云配准的卫星运动参数辨识方法

  2. 为了实现空间翻滚卫星(同时作自旋和进动的卫星)的消旋,提出了一种非接触式的卫星运动参数辨识方法。算法主要包含3个步骤:通过点云配准技术,获取相邻两幅点云之间的位姿变换关系,从而可以依据这些位姿变换得到卫星点云中每个点的运动轨迹;基于自旋轴上的点只绕进动轴旋转的特点,借助主成分分析与圆拟合的方式,搜索自旋轴上的点并确定进动轴的方向和位置;根据整体位姿变换与两种运动间的关系,建立非线性方程组求解出翻滚卫星的运动参数。仿真实验结果表明,在一定的噪声程度下,所提方法可以准确地辨识出空间翻滚卫星的运动参数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_38618140
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