点云模型骨架提取(ROSA)-liyc
点云模型骨架提取(ROSA)-liyc
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.
基于点云数据的树木骨架线提取研究
基于点云数据的树木骨架线提取研究李杨;李秀峰【摘要】为了构建树木骨架线,利用三维激光扫描仪对树木扫描得到点云数据,以此为数据源,利用Geomagic软件去噪配准后构建树木三维模型,对树木主干、枝干分割后,利用Excel对点云数据进行微分后计算出每一小段的重心即骨架点,最后基于单源最短路径算法来构建出树木的骨架线,实验证明该方法简单可行,对树木三维建模以及林业研究有重要的意义.【期刊名称】《科技创新与生产力》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】3页(P53-55)【关键词】三维激光扫描;点云数据;骨架线;单源最短路径算法【作者】李杨;李秀峰【作者单位】安徽理工大学测绘学院, 安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院,安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;TN249;S758树木骨架在树木研究中发挥着重要作用，它不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[1]。
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]。
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Excel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。
针对树木建模的研究已经有几十年的历史。
早期，研究者们根据植物生长特性，通过研究植物生长规则和形态特征，用计算机近似模拟出各种植物的三维模型，其中比较有代表性的方法有基于分形的方法、粒子系统、基于二维枝干草图等。
这些方法只是模拟出了与现实形状相似的三维模型，并利用相应的计算机软件通过调整大量的参数生成需要的树木模型。
该模型实际上只是模拟的三维模型，并不足以代替真实树木。
基于力场的点云树木骨架提取方法
Ｍａｒ．， ２０１６
基于力场的点云树木骨架提取方法
张 冬１，２ ，云 挺１，２ ，薛联凤１∗ ，阮宏华２
（１．南京林业大学信息科学技术学院，江苏 南京 ２１００３７；２．南京林业大学生物与环境学院，
南京林业大学南方现代林业协同创新中心，江苏 南京 ２１００３７）
摘要：树木骨架是树木仿真及建模的基础，笔者根据树木的拓扑原理，直接利用地面激光雷达扫描获得的单木点
ＺＨＡＮＧ Ｄｏｎｇ １，２ ， ＹＵＮ Ｔｉｎｇ １，２ ， ＸＵＥ Ｌｉａｎｆｅｎｇ １∗ ， ＲＵＡＮ Ｈｏｎｇｈｕａ ２
（１． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｎａｎｊｉｎｇ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００３７，Ｃｈｉｎａ；
Ｔｈｅｎ， ｔｈｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｓｋｅｌｅｔｏｎ ｉｓ ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ ｉｎｔｏ ｔｒｅｅｓ ｂｙ ａｐｐｌｙｉｎｇ ｆｏｒｃｅ ｆｉｅｌｄ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｔｈｅ ｆｉｎａｌ ｓｋｅｌｅｔｏｎ ｗｉｌｌ ｂｅ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｂｙ
ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ ｉｔ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ａ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｓｅｔｔｉｎｇ． Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ａｎ ｓａｔｉｓｆａｃ⁃
基金项目：国家自然科学基金项目（ ３１３００４７２） ；江苏省自然科学基金项目 （ ＢＫ２０１２４１８） ；江 苏高校优势学科建设工程 资助项目
２． Ｃｏ⁃Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｓｔｕｄｉｅｓ ｉｎ Ｓｏｕｔｈｅｒｎ Ｃｈｉｎａ， Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｔｈｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，
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。
点云模型线性骨架提取技术研究进展
点云模型线性骨架提取技术研究进展
段红娟
【期刊名称】《信息与电脑》
【年(卷),期】2018(0)23
【摘要】线性骨架在针对模型的几何分析和处理中有着广泛应用。
模型的线性骨架与模型的拓扑结构一致,保留了模型的关键形体特征,而且拓扑结构简单,便于控制,所以它作为三维模型的一种压缩形式,在模型表面重建、三维模型匹配和检索、三维动画和医学影像等领域内有着广泛的应用。
笔者通过研究和比较国内外的各种点云模型线性骨架提取技术,提出了点云模型的线性骨架提取技术研究的关键,对骨架提取技术的应用和发展前景展开讨论。
【总页数】3页(P45-47)
【关键词】点云模型;线性骨架;提取算法;邻域;法向量
【作者】段红娟
【作者单位】湛江幼儿师范专科学校信息科学系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.空间桁架CAD模型的线性骨架提取 [J], 罗玲;陆小龙;赵世平;梁恩志;陈正龙
2.基于点云模型的低质汉字骨架提取算法 [J], 侯显玲
3.半自动点云模型线性骨架提取技术 [J], 段红娟
4.半自动点云模型线性骨架提取技术 [J], 段红娟
5.基于骨架的玉米植株三维点云果穗分割与表型参数提取 [J], 朱超;苗腾;许童羽;李娜;邓寒冰;周云成
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三维点云物体构件提取方法
提取方法的分类
基于几何特征的提取方法
根据点云的几何特征，如曲率、法线等，识别和提取物体 构件。该方法简单直观，适用于规则形状的物体。
基于聚类的提取方法
将点云数据按照空间位置和几何特征进行聚类，将相近的 点划分为同一类，从而形成物体构件。该方法适用于无规 则形状的物体。
三维点云物体构件提取方法
汇报人： 2024-01-08
目录
• 三维点云物体构件提取方法概 述
• 基于表面流的方法 • 基于聚类的方法 • 基于网格的方法 • 基于深度学习的方法
01
三维点云物体构件提取方法概 述
定义与特点
定义
三维点云物体构件提取方法是指从三 维点云数据中识别和提取物体构件的 技术和方法。
均匀Grid方法
总结词
均匀Grid方法是一种将点云数据均匀地分布 在网格中的方法，通过将点云数据与网格进 行匹配，实现点云数据的分类和识别。
详细描述
均匀Grid方法将点云数据按照一定的规则均 匀地分布在网格中，每个网格内的点被视为 一个单元。这种方法可以有效地对点云数据 进行分类和识别，但计算复杂度较高，且对
PointCNN方法
总结词
PointCNN是一种改进的深度学习网络，针对点云数 据设计。它引入了卷积的概念，使得网络能够学习到 点云数据的空间结构信息。
详细描述
PointCNN采用了类似于传统卷积神经网络（CNN） 的卷积操作，但针对点云数据的特点进行了改进。它 通过使用球面卷积核来处理点云中的空间关系，能够 有效地提取点云中的局部和全局特征。PointCNN在 处理大规模点云数据时具有较高的计算效率和准确性 ，广泛应用于三维物体识别、场景理解等领域。
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
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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.
点云精简算法流程
11
点云模型的预处理
2) 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
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.
1) 点云模型分割
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] .
多种姿态的Armadillo模型骨架提取结果
24
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 .
粗骨架连接
20
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
21
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 )
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 0.000054
表2 本文算法与相关算法的简化误差对比
13
点云模型骨架提取
骨架提取流程
14
点云模型骨架提取
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 .
25
26
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
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
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
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 .
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
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.