基于kd-tree加速的點云數(shù)據(jù)配準技術(shù)研究.pdf

1、近年來，隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，如何高效地對真實世界進行虛擬重現(xiàn)，如何將真實物體進行三維建模，對于建立數(shù)字化、可視化社會有著重要的意義，相關(guān)技術(shù)也成為當前國內(nèi)外學者研究的熱點。
　　 激光三維掃描技術(shù)在三維重建方面發(fā)揮著重要的作用，在逆向工程、工業(yè)測量等領(lǐng)域，通過激光三維掃描技術(shù)快速獲取被測物體的三維信息，經(jīng)過相關(guān)技術(shù)處理可以重現(xiàn)物體三維模型，從而可以清楚的描述物體的屬性，為進一步研究和使用被測物體奠定基礎(chǔ)。其技術(shù)主要集中在數(shù)據(jù)

2、的預處理及數(shù)據(jù)配準方面，目前各種數(shù)據(jù)預處理技術(shù)已經(jīng)發(fā)展的很成熟，而在配準技術(shù)方面，如何提高數(shù)據(jù)的配準速度和配準精度，仍然是研究熱點。
　　 通過三維掃描技術(shù)可以獲取大量的物體三維數(shù)據(jù)，由于這些數(shù)據(jù)通過掃描而得，因此其分布具有不規(guī)則性，有效組織管理這些散亂的數(shù)據(jù)可以提高數(shù)據(jù)的搜索效率，在眾多數(shù)據(jù)組織方法的研究中，kd-tree是新的研究熱點。kd-tree與一般樹形結(jié)構(gòu)類似，能高效的對數(shù)據(jù)進行存儲管理及搜索，它們的不同在于kd-t

3、ree更適合散亂不規(guī)則的點云數(shù)據(jù)。因此，在由三維掃描技術(shù)獲取的點云數(shù)據(jù)領(lǐng)域，基于kd-tree的數(shù)據(jù)組織應(yīng)用越來越廣泛。海量的點云數(shù)據(jù)也給一般的數(shù)據(jù)配準方法帶來了巨大的麻煩，如存在配準速度慢，配準精度低等問題。本文針對點云數(shù)據(jù)的組織管理以及數(shù)據(jù)配準方面遇到的問題，研究如何組織管理數(shù)據(jù)來提高數(shù)據(jù)的搜索效率以及配準速度。
　　 首先，本文通過激光三維掃描儀獲取點云數(shù)據(jù)，分析點云數(shù)據(jù)相比其他三維數(shù)據(jù)的不同之處，研究目前常用的數(shù)據(jù)組織方

4、法對散亂不規(guī)則點云數(shù)據(jù)進行管理存在的問題，并提出使用kd-tree樹形結(jié)構(gòu)對點云數(shù)據(jù)進行組織管理。
　　 然后，探索kd-tree對點云數(shù)據(jù)組織管理的方法，分析了kd-tree如何對點云數(shù)據(jù)進行查詢、插入、刪除等操作。并研究了通過kd-tree組織數(shù)據(jù)，在進行點云數(shù)據(jù)搜索，尤其是點云鄰域搜索時具有的優(yōu)勢。通過實驗表明，利用kd-tree對點云數(shù)據(jù)進行存儲管理，不僅有利于對散亂數(shù)據(jù)進行有效組織，還可以提高對數(shù)據(jù)的搜索效率。

5、　　 最后，本文介紹了三維空間數(shù)據(jù)配準需要了解的基本知識，分析傳統(tǒng)ICP配準算法的數(shù)據(jù)配準機制，研究ICP算法在海量點云數(shù)據(jù)配準中存在的問題。將kd-tree對數(shù)據(jù)組織管理的算法與傳統(tǒng)的ICP數(shù)據(jù)配準算法相結(jié)合，利用基于kd-tree結(jié)構(gòu)可以對點云數(shù)據(jù)快速搜索的優(yōu)勢，代替?zhèn)鹘y(tǒng)ICP算法的迭代搜索過程，改進ICP算法。模擬實驗表明，通過對ICP算法進行加速，提高了該算法的配準速度和配準精度，使該算法應(yīng)用性更強。本文最后設(shè)計了點云數(shù)據(jù)配準