点云模型骨架提取(ROSA)-liyc
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取（原创实用版）目录一、引言二、拉普拉斯算子迭代法简介三、点云骨架提取的必要性四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法五、实验结果与分析六、结论正文一、引言随着三维扫描技术的快速发展，点云数据在各个领域得到了广泛应用，如机器人导航、虚拟现实、计算机视觉等。
点云数据通常包含大量冗余信息，这就需要对点云进行处理以减少数据量，提高数据质量。
点云骨架提取就是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点，它是点云处理的基础步骤。
本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
二、拉普拉斯算子迭代法简介拉普拉斯算子是一种常用的图像平滑算子，它可以通过迭代法求解。
拉普拉斯算子迭代法的基本思想是：在保持边界不变的情况下，对图像进行平滑处理，使得图像的能量函数值不断减小，直至收敛到最小值。
三、点云骨架提取的必要性点云骨架提取是点云处理中的关键步骤，其主要目的是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点。
点云骨架提取对于点云的简化、特征提取、匹配和识别等后续处理具有重要意义。
四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
该方法首先对点云进行预处理，包括去噪、采样等操作；然后计算点云的拉普拉斯矩阵；接着通过迭代法求解拉普拉斯矩阵的特征值和对应的特征向量，得到点云的骨架点；最后对骨架点进行排序，得到点云的骨架。
五、实验结果与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们在多个点云数据集上进行了实验。
实验结果表明，本文提出的方法在提取点云骨架方面具有较高的准确性和效率。
同时，我们还对不同参数设置下的方法进行了比较，结果表明，合理的参数设置可以进一步提高方法的性能。
六、结论本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
实验结果表明，该方法具有较高的准确性和效率，可以为点云的后续处理提供有效的支持。
基于三维扫描的点云数据人体3D模型骨骼提取
基于三维扫描的点云数据人体3D模型骨骼提取随着科技的不断发展，三维扫描技术的应用越来越广泛，其中之一就是在人体建模领域的应用。
通过三维扫描技术，可以获取到人体的点云数据，这为人体建模提供了更准确、更真实的数据来源。
然而，点云数据中包含了大量的信息，如何从中提取出人体的骨骼信息成为了一个具有挑战性的问题。
在人体建模中，骨骼是一个十分重要的部分，它能够描述人体的姿态、动作和形态等信息。
因此，通过提取人体的骨骼信息，可以实现对人体的动作捕捉、姿态识别等应用。
然而，由于点云数据的复杂性和噪声干扰等因素，骨骼的提取变得十分困难。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于三维扫描的点云数据人体3D模型骨骼提取方法。
首先，对点云数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和对齐等操作，以提高数据的质量和准确性。
然后，通过使用骨骼模型进行拟合，将点云数据与骨骼模型对齐，从而得到初步的骨骼估计结果。
接下来，采用迭代优化的方法，对骨骼进行优化和细化，以提高骨骼的精度和稳定性。
最后，通过与已知的人体模型进行匹配，进一步验证和修正骨骼的准确性。
该方法在实验中取得了良好的效果。
通过对真实人体数据和合成数据的测试，结果显示该方法能够准确地提取出人体的骨骼信息。
同时，该方法能够适应不同人体的形态和姿态变化，具有一定的鲁棒性和普适性。
基于三维扫描的点云数据人体3D模型骨骼提取方法的研究为人体建模领域的发展提供了新的思路和方法。
通过提取人体的骨骼信息，可以实现更多的应用，如虚拟现实、电影制作、医学诊断等领域。
随着技术的不断进步，相信基于三维扫描的点云数据人体3D模型骨骼提取方法将会得到更广泛的应用和推广。
骨架曲线提取
骨架曲线提取
骨架曲线提取是图像处理中的一种技术，用于从图像中提取目标物体的主要结构或边缘信息。
骨架曲线通常代表目标物体的中轴线或主要骨干，对于形状分析、图像识别和计算机视觉等领域具有重要意义。
以下是一般的骨架曲线提取方法：
1.细化算法（Thinning Algorithm）：细化算法是最常见的骨架曲线提取方法之一。
该算法通过迭代，逐渐去除目标物体的边缘像素，直到获得骨架曲线。
经典的细化算法包括Zhang-Suen细化算法和Guo-Hall细化算法。
2.距离变换（Distance Transform）：这种方法首先计算图像中每个像素到最近目标物体边缘的距离，然后根据距离信息提取骨架曲线。
距离变换方法不仅用于骨架曲线提取，还广泛应用于形状分析和模式识别。
3.中轴变换（Medial Axis Transform）：中轴变换寻找目标物体内部的局部极大值区域，形成中轴线，该线代表了目标的主要结构。
中轴变换方法适用于具有复杂形状的物体。
4.基于梯度的方法：利用图像梯度信息来提取目标的边缘或中轴线。
梯度信息可以通过使用Sobel、Prewitt等滤波器来获取。
5.基于模板匹配的方法：使用特定的模板匹配目标物体的结构，通过匹配过程提取目标物体的骨架信息。
在选择骨架曲线提取方法时，需要考虑目标物体的形状、图像噪声水平、计算效率等因素。
不同的方法适用于不同的场景，因此在实际应用中可能需要尝试多种方法并根据具体情况选择最适合的方法。
骨架 提取 拓扑结构
骨架提取拓扑结构骨架提取是计算机视觉领域的一项重要技术，用于从图像或三维模型中提取出物体的拓扑结构。
它的主要目的是将物体的主要特征提取出来，形成一个简化后的表示，以便于进一步的分析和处理。
下面就来详细介绍一下骨架提取的原理和应用。
一、骨架提取的原理1.1概念骨架，又称为中轴线、骨架线或脊梁线，是描述物体几何形状的一种数学表示。
它可以看作是物体的骨架，具有沿物体长度方向延伸的特点。
1.2提取方法骨架提取的方法有很多种，常用的有细化法、串行细化法、动态细化法等。
其中，细化法是最常用的一种方法。
它基于像素级别的操作，通过反复的细化和削减，逐步将物体的边界转化为骨架。
细化法的基本步骤如下：（1）对二值图像进行预处理，去除噪声和孤立点。
（2）进行逐像素的细化操作，根据预定义的细化模版进行像素的删除。
（3）重复步骤2，直到不能再细化为止。
（4）对细化的骨架进行后处理，去除不合理的分支和孤立点。
以上就是骨架提取的基本原理和方法，通过对图像进行细化操作，可以得到物体的骨架结构。
二、骨架提取的应用2.1图像分析骨架提取可以用于图像的分析和理解。
得到物体的骨架后，可以通过对骨架的分析，得到物体的形态、大小、方向等信息，从而对图像进行进一步的分析和处理。
例如，在医学图像领域，可以通过骨骼的骨架提取来判断骨骼的健康状况、骨折的位置和程度等。
2.2特征提取骨架提取可以用于特征提取。
物体的骨架通常比原始图像具有更简洁和稳定的特征，通过对骨架进行特征提取，可以得到物体的高级特征，如形状、拓扑结构等。
例如，在计算机图形学中，可以通过骨架提取来生成三维模型的骨架，再通过骨架的曲率和形状来对物体进行建模和分析。
2.3目标识别和跟踪骨架提取可以用于目标识别和跟踪。
通过对图像或视频序列进行骨架提取，可以得到物体的高级特征，从而实现对目标的识别和跟踪。
例如，在自动驾驶领域，可以通过对道路骨架的提取来实现对道路的识别和跟踪，从而为无人驾驶车辆提供路径规划和行驶控制。
点云模型骨架提取(ROSA)-liyc汇总.
Microsoft Kinect (Real time Point Cloud)
4
选题理由
2) 模型骨架广泛应用于形状分解、模型匹配、模型动画，数 字导航及医学图像等领域 .
H. Sundar et al 2003
Yotam Livny et al, SIGGRAPH ASIA 2010
Q. Zheng et al, EG 2010.
Bunny 35947 Igea 134345
表1 本文算法与相关算法简化性能的对比
最大误差 模型
平均误差
均方根误差
本文
Bunny Igea 0.003763 0.000124
文献[12]
0.086169 0.000224
文献[13]
0.112649 0.000721
本文
0.000176 0.000013
利用法向信息对缺失点云进行弥补，从而保证骨架点的有效性.
18
点云模型骨架提取
2) 粗骨架提取
将骨架看做点云模型的广义旋转对称轴[Andrea2009], 提取各分支
的粗骨架.
输入点云
分割结果
粗骨架提取
19
点云模型骨架提取
2) 粗骨架连接
采用拉普拉斯光顺处理, 使各分支粗骨架连接成整体.
分割结果
粗骨架提取
点云精简算法流程
11
点云模型的预处理
2) 点云精简性能分析
左: 同一简化率(90%)不同输入模型的时间效率
右: 同一输入模型(Igea)不同简化率的时间效率
12
点云模型的预处理
2) 点云精简性能分析
模型 输入点数 输出点数 本文 4562 9199 文献[12] 4402 9144 文献[13] 4549 9384 本文 2.6 10.4 简化时间 文献[12] 0.56 4.05 文献[13] 0.78 8.92
骨架提取算法原理
骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构。
骨架提取算法在图像处理、模式识别、计算机辅助设计等领域具有广泛的应用。
本文将详细介绍骨架提取算法的原理、方法和应用。
二、骨架提取算法概述骨架提取算法旨在从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构，骨架结构是物体的中轴线或主干线，可以用来描述物体的形状、拓扑结构和空间关系。
骨架提取算法通常包括以下几个步骤：1. 预处理在骨架提取之前，需要对图像或三维模型进行一些预处理操作，例如去噪、平滑、分割等。
预处理的目的是提高后续骨架提取算法的效果和准确性。
2. 边缘检测骨架提取算法通常基于边缘信息进行计算，因此需要进行边缘检测操作，将物体的边缘提取出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
3. 骨架化骨架化是骨架提取算法的核心步骤，其目的是将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的骨架化算法有细化算法、距离变换算法、中轴变换算法等。
这些算法可以通过迭代、腐蚀、膨胀等操作将物体的边缘逐渐细化为骨架结构。
4. 后处理骨架提取算法得到的骨架结构通常需要进行后处理操作，以去除不必要的噪声和分支，得到更加简洁和准确的骨架结构。
后处理的方法包括剪枝、合并、滤波等。
三、常用的骨架提取算法1. 细化算法细化算法是一种基于像素的骨架提取算法，它通过迭代操作将物体的边缘细化为骨架结构。
常用的细化算法有Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
细化算法的优点是计算简单、速度快，但对噪声敏感，容易产生断裂和不连续的骨架。
2. 距离变换算法距离变换算法是一种基于距离场的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离，将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的距离变换算法有Chamfer距离变换算法、距离场扩展算法等。
距离变换算法的优点是对噪声不敏感，能够得到连续和完整的骨架。
3. 中轴变换算法中轴变换算法是一种基于中轴线的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离和物体表面的法向量，将物体的边缘转化为骨架结构。
基于点云数据的树木骨架线提取研究
仅是树木三维几何造型构建 的基础 ，而且对计算机 图形 学 、景 观 设 计 、精 准林业 等领 域研 究具 有 重 要 意义 ｌ ｌ 】 。 目前 ，树 木 骨架 线 的构 建 通 常 是 从 图 像 处
理 的角 度 出发 ，只是 片 面地 考虑 点 云数 据 ，提 取 出 来 的骨 架 线 也 只 是 单 纯地 反 映树 木 某 一 侧 的 形 状 ， 难 以描 述 树 木 真 正 的参 数 ［ ２ １ 。笔 者 利 用 三 维 激 光 扫 描 仪 对树 木 进行 扫 描 ，得 到树 木 的点 云数 据 ，去 噪 配 准 后 建立 树 木 的点 云模 型 ，将 树木 主 干 、枝 干分 割 分 块 ，利 用 Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 软件对分 块的点云数据微分 ， 计 算 微分 后 每一 小 区 间 的重心 坐标 。借 以代 替该 小 区域 内树 木 的 骨架 点 ，最 后利 用单 源 最短 路 径算 法 将 各个 骨 架点 连接 ．构 成该 树 木 的骨架 线 。
中图分 类号 ： Ｔ Ｆ ３ ９ １ ． ４ １ ； Ｔ Ｎ ２ ４ ９ ； ￥ ７ ５ ８ 文献标志码 ： Ａ Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４ － ９ １ ４ ６ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ６ ． ０ ５ ３
树 木 骨架 在 树木 研究 中发挥 着 重要 作用 ，它不
并 不 足 以代 替真 实树 木 。现 代 三维 激光 扫 描技 术 的 发 展 ，为 这一 问题 的解决 提供 了技 术支 撑 。利 用 三 维 激 光 扫 描 设 备 可 以 获 取 真 实 树 木 的 海 量 空 间数 据 。并 基 于此 构建 物 理尺 寸 和表 面特 征 均 与实 物一 致 的三 维 数字 模 型 。它 的工作 流 程分 为 三 步 ：点 云 数据 的采 集 、点 云数据 的处 理 、三维 建模 。 １ ． １ 点 云数据 的采 集 点 云数 据 的采 集是 树木 三 维 建模 的基础 ，也 是
一种新的点云数据特征骨架提取方法
一种新的点云数据特征骨架提取方法
邹万红;陈志杨;叶修梓;张三元
【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》
【年(卷),期】2008(042)012
【摘要】为解决点云数据的线骨架提取问题,为点云数据的后续几何处理的奠定基础,提出了一种新的点云数据骨架提取方法.通过对点云数据的空间层次剖分后建立其简化模型,可有效地避免噪声点对骨架的干扰;根据离散Morse理论,从简化模型中提取主要的特征点,用测地线连接这些主要特征点可得到模型的初步骨架.采用可见反力场方法将初步骨架内推至模型内部,对内推后的骨架光顺及聚类后形成最终骨架.该方法能够直接处理带噪声数据的大规模点云数据,所形成的骨架连续.
【总页数】5页(P2103-2107)
【作者】邹万红;陈志杨;叶修梓;张三元
【作者单位】浙江大学,CAD&CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027;浙江工业大学,软件学院,浙江,杭州,310014;浙江大学,CAD&CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027;浙江大学,CAD&CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种新的散乱点云尖锐特征提取方法 [J], 吾守尔·斯拉木;曹巨明
2.一种树枝点云的骨架提取方法 [J], 赵艳妮;郭华磊
3.一种新的固体潮观测数据特征量提取方法 [J], 吕品姬;赵斌;陈志遥;李正媛
4.点云数据特征点提取方法的比较 [J], 杨斌杰;鲁铁定
5.基于曲率法线流的树点云骨架提取方法 [J], 郝腾宇; 耿楠; 胡少军; 张志毅
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基于K均值模糊聚类对点云模型进行分割[Ma 2007] , 防止模型多 分枝间的相互干扰 .
点云分割结果.
15
点云模型骨架提取
1) 点云模型分割
1. 本文采用测地距离作为聚类的相似性度量[Joshua B T 2000].
2.确定初始聚类中心[Zhou Y N 2004], 并进行优化[Xie X L 1996] .
Andrea Tagliasacchi et al. Siggraph 2008.
Junjie Cao et al. IEEE SMA 2010 . Yotam Livny et al. SIGGRAPH ASIA 2010
7
答辩内容纲要
研究背景 核心工作 实验结果
内容总结
8
核心工作
1)模型去噪 : 去除点云中的噪声点和离群点 , 防止对后续的骨
架提取造成干扰 .
2)模型精简 : 去除点云中的冗余数据 , 提高骨架提取速度 .
3)骨架提取 : 对于去除噪声和冗余的点云模型 , 利用点云的离 散信息提取出模型的一维线骨架 .
9
点云模型的预处理
1) 点云模型去噪
构造类似于均值漂移方法的光顺迭代算子 [ Ohtake2005] 对点云 模型进行光顺去噪 .
Dennie Reniers et al, IEEE SMA 2007 5
选题理由
3) 现有点云模型骨架提取算法不多 , 同时对输入模型的孔 洞和噪声较为敏感 .
含有噪声的模型
不完整点云的骨架提取（Zhang Hao et al. siggraph 2009）
含有孔洞的模型
6
研究现状
Dey et al. ESGP 2006.
多种姿态的Armadillo模型骨架提取结果
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内容总结
本文的点云骨架提取方法旨在从算法的鲁棒性角度入手 , 较为复杂的 , 含有噪 声和数据缺失的点云模型提取较为完整的曲线骨架 . 针对该问题，本文所做 的主要工作如下 :
1) 点云模型预处理
基于文献 Garland 2007本文提出一种基于二次误差度量的自适应点云简化方法 , 在较好保持模型几何特征的前提下，有效消除原始点云中的冗余点 .
Microsoft Kinect (Real time Point Cloud)
4
选题理由
2) 模型骨架广泛应用于形状分解、模型匹配、模型动画，数 字导航及医学图像等领域 .
H. Sundar et al 2003
Yotam Livny et al, SIGGRAPH ASIA 2010
Q. Zheng et al, EG 2010.
文献[12]
0.005009 0.000011
文献[13]
0.005495 0.000030
本文
0.000252 0.000010
文献[12]
0.007660 0.000017
文献[13]
0.009081 0.0差对比
13
点云模型骨架提取
骨架提取流程
14
点云模型骨架提取
3. 基于K均值模糊聚类对点云模型进行有意义的分割[Ma 2007] .
点云模型骨架提取
2) 粗骨架提取
将骨架看做点云模型的广义旋转对称轴[Andrea2009], 提取各分支 的粗骨架.
左, 为骨架点位置定义. 右, 为骨架点方向定义
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点云模型骨架提取
2) 粗骨架提取
将骨架看做点云模型的广义旋转对称轴[Andrea2009], 提取各分支 的粗骨架.
2) 点云模型骨架提取
基于文献 Andrea 2008本文提出一种基于模型分割的点云骨架提取方法 , 对含 有冗余、噪声和数据缺失的模型具有较高的鲁棒性 .
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人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。
粗骨架连接
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点云模型骨架提取
2) 粗骨架细化
构造滤波器[Peter J 1986], 对提取的粗骨架进行细化.
粗骨架提取
粗骨架连接
滤波细化
二次中心化
下采样
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实验结果 ( 点云模型骨架提取结果 )
完整点云
缺失点云
22
实验结果 ( 点云模型骨架提取结果 )
完整点云
缺失点云
23
实验结果 ( 点云模型骨架提取结果 )
模型去噪
含有噪声模型
去噪后模型
10
点云模型的预处理
2) 点云模型精简
提出一种基于二次误差度量[Garland1997]的自适应点云简化方法. 1. 基于曲率信息提取特征点[Song H. 2009]，防止几何特征的丢失. 2. 通过构造曲率自适应覆盖球[ Ohtake2005] ，对非特征点进行简化.
Bunny 35947 Igea 134345
表1 本文算法与相关算法简化性能的对比
最大误差 模型
平均误差
均方根误差
本文
Bunny Igea 0.003763 0.000124
文献[12]
0.086169 0.000224
文献[13]
0.112649 0.000721
本文
0.000176 0.000013
点云精简算法流程
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点云模型的预处理
2) 点云精简性能分析
左: 同一简化率(90%)不同输入模型的时间效率
右: 同一输入模型(Igea)不同简化率的时间效率
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点云模型的预处理
2) 点云精简性能分析
模型 输入点数 输出点数 本文 4562 9199 文献[12] 4402 9144 文献[13] 4549 9384 本文 2.6 10.4 简化时间 文献[12] 0.56 4.05 文献[13] 0.78 8.92
利用法向信息对缺失点云进行弥补，从而保证骨架点的有效性.
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点云模型骨架提取
2) 粗骨架提取
将骨架看做点云模型的广义旋转对称轴[Andrea2009], 提取各分支
的粗骨架.
输入点云
分割结果
粗骨架提取
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点云模型骨架提取
2) 粗骨架连接
采用拉普拉斯光顺处理, 使各分支粗骨架连接成整体.
分割结果
粗骨架提取
1
内容纲要
研究背景 核心工作 实验结果
内容总结
2
研究目标
本选题研究点云模型的骨架提取算法 , 希望对含冗余、噪声及 数据缺失的原始点云模型提取较为完整的模型骨架 .
骨架提取
3
选题理由
1) 随着点云数据获取技术的飞速发展 , 点云成为计算机
图形学、计算机视觉等学科的研究热点 .
Stanford Digital Michelangelo Project