目錄
第1章 緒論 1
1.1 三維測量數(shù)據(jù)獲取 1
1.2 三維測量數(shù)據(jù)幾何優(yōu)化技術 1
1.3 三維測量數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術 2
1.4典型應用 2
第2章 三維測量數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)優(yōu)化 3
2.1 引言 3
2.2 三維測量數(shù)據(jù)獲取 3
2.2.1 概述 3
2.2.2 接觸式測量 3
2.2.3 激光測量 5
2.2.4 結構光測量 7
2.2.5 攝影測量 10
2.3 本章小結 11
第3章 特征保持的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化技術 13
3.1 引言 13
3.2 特征保持的表面網(wǎng)格去噪的級聯(lián)算法 14
3.2.1 算法概述 14
3.2.2 雙邊法線濾波 15
3.2.3 特征檢測 18
3.2.4 加權對偶圖構建 18
3.2.5 各向異性鄰域檢索 20
3.2.6 基于Bezier表面擬合的網(wǎng)格去噪 21
3.2.7 實驗結果與分析 23
3.3 雙法線濾波方法 31
3.3.1 算法概述 31
3.3.2 頂點分類 32
3.3.3 雙法線濾波 32
3.3.4 三角面片法線場初始化 33
3.3.5 鄰近三角面片聚類 33
3.3.6 頂點位置更新 37
3.3.7 實驗結果與分析 39
3.4 本章小結 46
第4章 基于矩陣低秩恢復的測量數(shù)據(jù)優(yōu)化技術 48
4.1 引言 48
4.2 基于圖約束低秩恢復的多局部結構點云去噪算法 48
4.2.1 算法概述 48
4.2.2 Bi-PCA估計指導法線和局部坐標系 50
4.2.3 高度圖圖塊矩陣構建 52
4.2.4 圖約束低秩矩陣恢復 54
4.2.5 圖塊合成 57
4.2.6 實驗結果分析 59
4.3 基于塊協(xié)同法線濾波的網(wǎng)格保特征去噪算法 71
4.3.1 算法概述 71
4.3.2 基于塊協(xié)同的法線調(diào)整 71
4.3.3 矩陣內(nèi)核低秩恢復 74
4.3.4 基于法線的保特征網(wǎng)格去噪 81
4.3.5 實驗結果分析 83
4.4 本章小結 93
第5章 基于PointNet的測量數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術 95
5.1 引言 95
5.2 特征感知的點云循環(huán)去噪神經(jīng)網(wǎng)絡 95
5.2.1 去噪模型假設與問題描述 95
5.2.2 循環(huán)去噪神經(jīng)網(wǎng)絡結構設計 96
5.2.3 點云數(shù)據(jù)質(zhì)量優(yōu)化 99
5.2.4 實驗結果與分析 99
5.3 基于對偶圖神經(jīng)網(wǎng)絡的雙域網(wǎng)格去噪技術 103
5.3.1 算法概述 103
5.3.2 三角網(wǎng)格中的對偶圖結構 104
5.3.3 網(wǎng)絡總體架構 105
5.3.4 圖池化策略 106
5.3.5 損失函數(shù) 108
5.3.6 頂點位置更新 108
5.3.7 實驗結果分析 109
5.4 本章小結 116
第6章 基于幾何特征描述子的測量數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術 117
6.1 引言 117
6.2 幾何支持的對偶卷積點云去噪技術 117
6.2.1 算法概述 117
6.2.2 構建對偶圖 119
6.2.3 網(wǎng)絡結構設計 121
6.2.4 頂點位置更新 123
6.2.5 實驗結果分析 125
6.3 幾何知識驅(qū)動的三角網(wǎng)格法線濾波技術 130
6.3.1 算法概述 130
6.3.2 非局部塊組法線矩陣 131
6.3.3 NormalF-Net網(wǎng)絡結構 133
6.3.4 頂點位置更新 136
6.3.5 實驗結果分析 136
6.4 基于級聯(lián)幾何恢復的三角網(wǎng)格逆向濾波技術 145
6.4.1 算法概述 145
6.4.2 廣義反向過濾面法線描述符 146
6.4.3 基于法線的極限學習機 149
6.4.4 網(wǎng)格逆向濾波 152
6.4.5 實驗與討論 155
6.5 本章小結 161
第7章 基于混合特征的測量數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術 162
7.1 引言 162
7.2 基于混合特征引導的幾何信息融合法線估算技術 164
7.2.1 多尺度法線濾波 164
7.2.2 點模塊 165
7.2.3 HMP模塊 165
7.2.4 連接模塊 165
7.2.5 法線優(yōu)化框架 167
7.2.6 多尺度擬合路徑選擇 167
7.3 實驗結果分析 170
7.3.1 實驗設置 170
7.3.2 PCPNet數(shù)據(jù)集實驗 171
7.3.3 更多合成數(shù)據(jù)實驗 171
7.3.4 真實掃描實驗 174
7.3.5 效率對比 176
7.3.6 消融實驗 177
7.3.7 學習優(yōu)化法線 179
7.3.8 應用 180
7.4 本章小結 181
第8章 測量數(shù)據(jù)優(yōu)化軟件平臺與工程應用 182
8.1 航空 三維測量數(shù)據(jù)分析軟件平臺 182
8.2 典型工程應用 185
8.2.1 飛機整機檢測 185
8.2.2 鉚釘平齊度檢測 186
8.2.3 對縫階差間隙檢測 186
8.2.4 復合材料通孔檢測 187
8.2.5 制孔質(zhì)量檢測 188
8.2.6 飛機油箱涂膠質(zhì)量檢測 190
參考文獻 192