文档介绍：A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements
for the Degree of Master of Engineering
Adaptive Moving Least-Squares Surfaces For
Multiple Point Clouds Registration
Candidate : Linchi Zhang
Major : Mechanical Design & Theory
Supervisor : Prof. Yunbao Huang
Huazhong University of Science and Technology
Wuhan, Hubei 430074, P. R. China
Jan., 2012
独创性声明
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日期: 年月日日期: 年月日
华中科技大学硕士学位论文
摘要
多视点云对齐是实现基于多传感器的闭环测量系统以及提高逆向工程中重建曲
面模型质量的关键技术之一。现有的多视点云对齐方法往往由于被测零件的复杂表
面外形以及测量噪声的影响,对齐精度受到限制。本文对多视点云对齐方法进行了
系统地分析和研究,主要研究内容和成果可归纳为以下四个方面:
,得出了由测量点云建立一个满足任意
拓扑外形的平滑曲面是多视点云对齐中的关键问题的结论。在此基础上,提出了点
云的移动最小二乘曲面重构方法,并且分析了传统的移动最小二乘曲面在应用于非
均匀采样点云数据的曲面重构中存在的误差来源及其局限性,为后续的研究内容奠
定理论基础。
h 的取值是影响曲面重构精
度的重要因素。定义了一种新的适应性移动最小二乘曲面,使高斯核参数 h 的取值
依据曲面局部主曲率适应性变化。该方法使得曲面定义能够根据局部邻域内的曲率
信息多尺度的表达曲面的几何特征,保证了曲面模型在平坦部分的光滑连续,同时
在尖锐特征部分不会因过度平滑而导致形状失真。
噪声过于敏感的缺点,提出了一种使用积分方法的多尺度主曲率计算。并且通过主
曲率的求解结果迭代反求出该点处合适的尺度,最终得到整个曲面上的尺度分布信
息,由此确定曲面上任意点处的高斯核参数值。
。通过模拟曲面案例
与实际工程案例实验,与一些经典的对齐算法进行对比,精度有了显著提高。最后
通过分析讨论验证了该方法对于点云的密度、噪声级别、初始位置等因素具有稳定
性。
关键词: 逆向工程多视点云对齐曲面重构适应性移动最小二乘(AMLS)曲面迭
代对应点(ICP)
I
华中科技大学硕士学位论文
Abstract
Multi-view point clouds registration is a key technology in the multi-sensor based
closed loop measurement system, and in improving the surface reconstruction quality in
Reverse Engineering. Existing methods for multi-view point clouds registration are often
affected by plex shape