boundary点云边界函数原理
结合有序边表法和径向基函数的点云孔洞修补
x − qix
2
+
y − qiy
2
+
z − qiz
2
3
+
p0
+
p1 x
+
p2 y
+
p3 z
(1)
曲面方程中的参数可以通过求解如下矩阵方程来求得：
ϕϕ1211
ϕ12 ϕ22
ϕ1n ϕ2n
1 1
q1x q2x
q1y q2yq1z q2z源自 w1 w2h1
h2
ϕn1
1
ϕn2 1
Figure 2. Ordered edge table fill polygon 图 2. 有序边表法填充多边形
2.3. Delaunay 三角剖分生成网格
孔洞填充完成后，需要用 Delaunay 三角剖分算法生成三角形网格，如图 3 所示，具体步骤为： Step1：建立一个三角形，将所有的点包围在其中，称之为超级三角形；同时把散点按横坐标的大小 进行排序。 Step2：从点集取出一个散点，在三角形链表中找出外接圆包含该点的三角形，称为该点的影响三角 形。 删除影响三角形的公共边，将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来，完成一个点在 Delaunay 三角形链表中的插入。 Step3：循环执行上一步，直到所有散点插入完毕；删除与超级三角形顶点有关的所有三角形。
Received: Feb. 3rd, 2020; accepted: Feb. 18th, 2020; published: Feb. 25th, 2020
Abstract
In order to improve the surface integrity of the 3D point cloud model, a point cloud hole repair method based on ordered edge list method and radial basis function is proposed. Boundary points are first extracted from the triangular mesh, the boundary points are projected onto a two-dimensional plane, and filled points are added to the hole using the ordered edge list method and triangulated, and the coordinates of the filled points are mapped back to three-dimensional space. Then, the constraint points are extracted and the normal vector of the points is determined, a radial basis function is established, and the added filling points are adjusted layer by layer. The experimental results show that the algorithm has a very good filling effect on the holes. The filling points are evenly distributed in space and connected smoothly to the original hole boundary, which can accurately restore the morphological characteristics of the original model.
点云边缘检测算法
点云边缘检测算法Point cloud edge detection algorithm is an essential component in the field of computer vision and robotics. It plays a crucial role in various applications such as object recognition, 3D mapping, and autonomous navigation. The ability to accurately identify edges in a point cloud allows for the extraction of important features and shapes from the environment. This information is vital for making intelligent decisions and taking appropriate actions in different scenarios.点云边缘检测算法在计算机视觉和机器人领域中扮演着至关重要的角色。
它在各种应用中起着关键作用，如物体识别、3D地图绘制和自主导航。
准确识别点云中的边缘能够提取环境中重要的特征和形状。
这些信息对于在不同情境下做出智能决策和采取适当行动至关重要。
One of the challenges in point cloud edge detection is the presence of noise and outliers in the data. Noise can obscure the true edges of objects, making it difficult for algorithms to accurately detect them. Outliers, on the other hand, can distort the overall shape of the point cloud, leading to false positives or false negatives in the detectionprocess. Dealing with noise and outliers is a critical aspect of developing robust edge detection algorithms that can perform well in real-world scenarios.点云边缘检测中的一个挑战是数据中存在噪声和异常值。
pcl boundary estimation原理
pcl boundary estimation原理PCL Boundary Estimation原理1. 介绍在计算机视觉和机器人领域，点云（point cloud）是一种重要的数据形式。
PCL（Point Cloud Library）是一个流行的开源库，用于处理点云数据。
其中，Boundary Estimation（边界估计）是PCL中一个常用的功能，用于估计点云中的边界。
2. 点云和边界点云的定义点云是一种由三维坐标组成的集合，通常表示物体或场景的表面信息。
每个点都有自己的位置信息（x、y和z坐标），以及可能的其他属性，如法线、颜色等。
边界的定义在点云中，边界代表物体或场景的表面与其他区域之间的过渡区域。
边界通常表示了物体的几何形状的变化，比如物体的边缘、角落等。
3. PCL Boundary Estimation原理PCL中的Boundary Estimation功能主要基于曲率和法线信息来估计点云中的边界。
下面是原理的简要解释：曲率估计曲率是描述点云局部几何形状变化的度量指标。
在Boundary Estimation中，首先需要计算每个点的曲率。
PCL使用的一种常用方法是基于协方差矩阵的特征值分析。
通过计算每个点的邻域点的协方差矩阵，可以得到该点的主曲率和法线。
法线估计法线是描述点云局部几何形状方向的指示器。
在Boundary Estimation中，计算每个点的法线是为了进一步分析点云边界的性质。
PCL中的法线估计算法利用了最近邻搜索和主曲率分析，以获得每个点的法线向量。
边界判定通过曲率和法线信息，PCL可以对点云中的每个点进行边界判定。
边界判定是基于曲率、法线和邻域点的关系来进行的。
一般而言，边界点的曲率较大，法线方向与周围点的法线差异较大。
4. 实际应用PCL Boundary Estimation功能在许多领域有着广泛的应用。
下面是一些实际应用领域的示例：•目标识别和分割：通过识别点云中的边界，可以提取出物体的局部区域，进而进行目标识别和分割。
三维激光扫描点云边界提取研究
三维激光扫描点云边界提取研究杜秋;郭广礼【摘要】In the process of digital mine construction,3D laser scanning is used to obtain point cloud data of surface or buildings quickly. The point cloud boundary is not only an important geometric feature to represent surface,but also serves as a model to solve the domain of thesurface,which plays an important role in reconstructing the quality and precision of the surface model. It is necessary to extract the boundary points from the mass data in order to model the laser point cloud data. In this pa-per,a method is proposed to automatically extract the boundary features of the point cloud by discussing the geometric distribu-tion of the local point set projection onto the micro-tangent plane fitted by them. This algorithm could be applied to various point cloud data in complicated surface with its rapid processing speed and accurate extraction result.%在数字矿山建设过程中,三维激光扫描仪可快速获得地表或建筑物的点云数据.点云边界不仅作为曲面表达的重要几何特征,而且作为模型求解曲面的定义域,对重建曲面模型的品质和精度起着重要作用.利用激光点云数据进行建模首先需从海量数据当中提取边界区域的采样点.本文提出了一种通过局部型面参考点集拟合微切平面,讨论参考点在对应微切平面上投影点的几何分布来自动提取边界特征的算法.该算法运行速度快,提取结果准确,可适用于各种复杂型面的点云数据.【期刊名称】《金属矿山》【年(卷),期】2017(000)010【总页数】5页(P67-71)【关键词】数字矿山;三维激光扫描;点云边界;特征提取;K近邻【作者】杜秋;郭广礼【作者单位】中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116;中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116【正文语种】中文【中图分类】TD676与传统测量方式如全站仪和GPS相比，三维激光扫描技术能够获取目标地物表面的高密度点云数据，具有测量效率快、自动化程度高等优点，被誉为“继GPS技术以来测绘领域的又一次革命”，是文物保护[1]、数字城市[2-3]、变形监测[4]等领域的研究热点。
3d点云数据标注原理
3d点云数据标注原理标题：3D点云数据标注原理引言概述：随着3D技术的快速发展，3D点云数据标注在计算机视觉和人工智能领域中扮演着重要的角色。
3D点云数据标注是将三维空间中的点云数据进行标记和注释，以便计算机能够理解和处理这些数据。
本文将从三个方面详细阐述3D点云数据标注原理。
正文内容：1. 数据获取1.1 传感器技术三维点云数据的获取主要依赖于传感器技术，常见的传感器包括激光雷达、立体相机和深度相机等。
激光雷达通过发射激光束并测量其返回时间来获取点云数据，立体相机通过两个摄像头的视差来计算点云数据，而深度相机则利用红外光或结构光原理来获取深度信息。
1.2 数据预处理获取的原始点云数据通常需要进行预处理，以去除噪声、填补缺失数据和进行坐标转换等操作。
常见的预处理方法包括滤波、插值和配准等。
滤波可以通过一些算法去除离群点和噪声，插值可以填补缺失的点云数据，而配准则是将多个点云数据对齐到同一个坐标系中。
1.3 数据划分为了进行标注和训练，点云数据通常需要划分成训练集、验证集和测试集。
划分的目的是保证模型的泛化能力和评估模型的性能。
常见的划分方法包括随机划分和空间划分等。
2. 标注方法2.1 2D标注2D标注是将点云数据投影到二维平面上进行标注，常见的方法包括边界框标注、语义分割和实例分割等。
边界框标注是在二维图像上绘制矩形框来标记物体的位置和大小，语义分割是将图像中的每个像素分配到不同的类别，而实例分割则是将图像中的每个像素分配到不同的实例。
2.2 3D标注3D标注是在三维空间中对点云数据进行标注，常见的方法包括边界框标注、语义分割和实例分割等。
与2D标注相比，3D标注需要考虑物体的位置、大小和姿态等更多的信息。
边界框标注是在三维空间中绘制立方体来标记物体，语义分割是将点云数据中的每个点分配到不同的类别，而实例分割则是将点云数据中的每个点分配到不同的实例。
2.3 标注工具为了提高标注效率和准确性，通常使用专业的标注工具进行标注。
基于点云切片的边界提取
基于点云切片的边界提取杨振清;雍永磊【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(000)001【摘要】针对点云切片的截面数据可能存在不连续的特征曲线对拟合造成误差的情况，提出对每个截面数据将不连续的特征曲线点集分割成连续的特征曲线点集的方法。
鉴于不连续特征曲线点集之间、点与点之间的欧式距离远大于点云密度，而同一个连续特征曲线点集中点与点的欧式距离趋近于点云密度，所以可以利用点云密度作为阈值，将不同的连续特征曲线点集分割开。
对每个连续的特征曲线点集进行曲线拟合，得到点云切片的边界。
分析结果表明，该分割算法能有效地分割出点云切片中不连续的特征曲线点集，减小曲线拟合时的误差，提高了点云切片边界提取的精度。
%The section data of point cloud slices may has the case that the discontinuous feature curve cause the error in fitting.In light of this,we present a method,in which the discontinuous feature curve point set of each section data is divided into continuous feature curve point sets.In view of the Euclidean distances between the discontinuous feature curve point sets and between the points are far greater than the point cloud density,while the Euclidean distance between the points within a continuous feature curve point set approaches the point cloud density,so the point cloud density can be used as a threshold to segment different continuous feature curve point sets.Then the curve fitting is applied to every continuous feature curve points set,and the boundary of the pointcloud slices is got.Analysis results show that,this segmentation algorithm can effectively segment the discontinuous feature curve point set in point cloud slices,reduce the error in curve fitting, and improve the extraction accuracy of point cloud slicing boundary.【总页数】4页(P222-224,245)【作者】杨振清;雍永磊【作者单位】南京工业大学电子与信息工程学院江苏南京211816;中国电子科技集团第三十六研究所浙江嘉兴314003【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于散乱点云的边界提取算法 [J], 吴禄慎;晏海平;陈华伟;高项清2.基于LiDAR点云的建筑物边界提取及规则化 [J], 赵小阳;孙颖3.一种基于路缘特征的点云道路边界提取方法 [J], 马新江;刘如飞;蔡永宁;王鹏4.基于PCA法矢估计的建筑点云立面边界提取 [J], 朱滨;程小龙;刘绍龙;胡煦航5.基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取研究 [J], 吕亚磊;李永强;范辉龙;李鹏鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
点云边界提取及三角网格生成的集成算法研究
点云边界提取及三角网格生成的集成算法研究
詹曦;张建生
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2013(030)011
【摘要】研究反求工程中的算法问题,离散点云数据的边界提取以及三角网格生成都是非常重要的处理操作.提出了一种能够生成三角网格并同时提取点云边界的算法,利用区域扩张方法,通过为点和边定义额外属性和数据存储结构,在执行delaunay三角化过程中经区域扩张方式,完成三角网格生成的同时,自动提取点云边界.在KD树、动态圆判定和局部切平面技术的支撑下,生成的三角网格与点云边界质量均比较高,非常适合应用于点云处理管线过程中,以及以不同显示模式渲染点云数据的应用,提高快速性.
【总页数】4页(P272-275)
【作者】詹曦;张建生
【作者单位】西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;西南科技大学制造科学与工程学院,四川绵阳621010
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种LIDAR点云的三角网格生成算法 [J], 农俊斌
2.点云数据三角网格生成算法及应用 [J], 姜元政;高福顺;王浩杰;宋德梁
3.基于渐进加密三角网机载LIDAR点云滤波改进算法研究 [J], 柳红凯;徐昌荣;徐晓
4.散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究 [J], 王春香; 孟宏; 张勇
5.基于散乱数据点的三角网格生成算法研究 [J], 吴庆阳;苏显渝;杨忠福
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散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究
散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究王春香; 孟宏; 张勇【期刊名称】《《机械设计与制造》》【年(卷),期】2019(000)003【总页数】4页(P74-76,81)【关键词】散乱点云; KD树; K邻域搜索; 单坐标搜索法; 边界追踪; 孔洞边界【作者】王春香; 孟宏; 张勇【作者单位】内蒙古科技大学机械学院内蒙古包头 014010【正文语种】中文【中图分类】TH16; TP391.71 引言在三维扫描过程中由于测量工具和技术的限制、待测模型自身缺陷、光照或反射性等因素的影响，不可避免地会出现采样点缺失，形成点云孔洞。
点云的孔洞识别和边界提取作为孔洞修补、曲面重构的首要环节，其重要性不言而喻。
也正因为如此，点云的孔洞识别也逐渐成为逆向设计领域最重要的研究课题之一。
文献[1-3]把点云连接成三角网格，然后通过网格的拓扑关系识别出孔洞。
三角网格化简洁、直观，但网格化过程中需要控制好网格间隔的宽度，如果跨度设置不合适，在生成网格模型的过程屮可能会忽略某些孔洞的存在。
文献[4-5]将三维点云数据转换为图像形式后提取边界。
该方法能快速识别出点云边界，但存在错分现象，且无法区分内外边界。
文献[6]利用KD树建立散乱点云的空间拓扑关系，通过判断最大夹角是否超过阈值来识别孔洞边界，算法理论简单、容易实现，但在阈值的设定过程中未考虑点云密度，适用范围有限。
文献[7]考虑3D点云密度和法向量的变化来对边界特征点进行提取，该算法稳定性较好，提取的边界质量较高，但算法的前提仍需要将点云网格化，通过三角网格的方式建立点云的拓扑结构效率较低。
针对已有算法的不足，为了在兼顾效率的同时提高孔洞识别精度，提出了一种改进的孔洞识别和边界提取算法。
算法直接以散乱点云为目标，创新性地采用点间距离作为判别条件进行孔洞识别、并将理论成熟的单坐标搜索法用于孔洞外边界检测，同时创新性地提出了点云边界追踪算法。
算法首先将点云导入专业逆向软件IMAGEWARE，通过圈选点的方式截取局部待研究点云。
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boundary点云边界函数原理
边界函数是计算机图形学中经常用到的概念，尤其是在三维扫描仪、机器视觉、自动驾驶等领域中。
本文将简单介绍一个与边界函数相关的概念——boundary点云边界函数原理，并分步骤阐述其原理。
一．boundary点云的基本概念
boundary点云指的是一种三维物体表面上的点云形式，其中每个点都既属于物体表面，又是离散的，即没有连接架构，是由大量的散点构成。
这种点云通常都由三维扫描仪生成，用于对物体表面进行数字化处理。
二．boundary点云的边界提取
对于边界提取，我们可以采用如下步骤：
1.将点云中的所有点根据其具有的多面体网格结构进行分组。
比如，将所有顶点按降序依据“距离该顶点的面积”排列，然后遍历所有顶点，将它向整个点云中可访问的区域进行扩展。
2.使用scanline算法，扫描所有的三角形面片，将相邻的两个面片进行组合，生成多边形面。
3.在生成的面中，找到所有的边界面并标记。
4.利用标记好的边界面，生成顶点等信息，完成边界提取。
三．boundary点云的边界函数原理
边界函数是一个类似于图像边界检测的算法，通过对点云数据不断逼近，得到离散点云边界的函数表示。
具体而言，我们可以采用如下步骤：
1.首先，将点云数据按照x轴排序，并计算所有相邻点之间的坡度（斜率）。
2.然后，根据坡度计算出点云边界函数的符号，在x轴的方向上，边界函数值的符号在“+x”处变为正值，之后全为负值。
3.通过对边界函数进行求解，就可以得到图像中所有的边界值。
4.最后，将边界值进行插值处理，并进行平滑、优化，并与原点
云数据进行配合，就可以得到最终的点云边界函数。
四．boundary点云边界函数在实际应用中的意义
在实际应用中，boundary点云边界函数广泛应用于机器视觉、自动驾驶和3D打印等领域。
比如，在机器视觉中，它们可以帮助我们识
别物体的表面纹理和详细形状等特征。
同时，在自动驾驶和3D打印中，它们也能够提供更加精确和高质量的扫描数据，从而提高识别效率和
生产效率。
总之，boundary点云边界函数原理虽然较为复杂，但实际上也可以通过逐步逼近的方式来实现。
相信在不久的将来，它们会在更多的
领域中发挥作用，为我们的日常生活带来更多的便捷。