点云数据去噪光顺的基本原理
点云数据去噪光顺的基本原理
近几年来三维模型获取的软硬件技术正不断深入,人们可以通过多种数据采样方法来获取现实物体的计算机表示,并对之进行预处理,加工,分析和应用。在获取数据的过程中,因为人为的扰动或者扫描仪本身的缺陷使得生成三维数据往往带有噪声,从而使所获得的测量数据与实物存在一定的偏差，因此在对实测三维数据进行相关数字几何处理和应用之前必须对其进行去噪光顺。点云的去噪光顺是三维数据预处理和建模的重要环节，目的是有效剔除噪声点、使重建表面模型光顺平滑，并保持采样表面原有的拓扑和几何特征不变。
一、点云的概念和分类
点云就是使用各种三维数据采集仪采集得到的数据,它记录了有限体表面在离散点上的各种物理参量。根据点云中点的分布特点(如排列方式、密度等)将点云可分为:
a.散乱点云:测量点没有明显的几何分布特征,呈散乱无序状态。随机扫描方式下的CMM、
激光点测量等系统的点云呈现散乱状态。
b.扫描线点云:点云由一组组扫描线组成,扫描线上的所有点位于扫描平面内。CMM、激光
点三角测量系统沿直线扫描的测量数据和线结构光扫描测量数据呈现该特征。
c.网格化点云:点云中所有点都与参数域中一个均匀网格的顶点对应。将CMM、激光扫描系
统、投影光栅测量系统及立体视差法获得的数据经过网格化插值后得到的点云即为网格化点云。
d.多边形点云:测量点分布在一系列平行平面内,用小线段将同一平面内距离最小的若干
相邻点依次连接可形成一组有嵌套的平面多边形。莫尔等高线测量、工业CT、层切法、磁共振成像等系统的测量点云呈现多边形特征。
此外,测量点云按点的分布密度可分为高密度和低密度点云。CMM的测量点云为低密度点云,通常在几十到几千个点。而测量速度及自动化程度较高的光学法和断层测量法获得的测量数据为高密度点云,一般可达几百万点。
二、异常点的剔除
在曲面造型中，数据中的“跳点”和“坏点”对曲线的光顺性影响较大。“跳点”也叫做失真点，通常是由于测量设备的标定参数发生改变和测量环境突然变化造成的。因此测量数据的预处理首先是从数据点集中找出可能存在的“跳点”。如果在同一截面的数据扫描中，存在一个点与其相邻的点偏距较大，可以认为这样的点是“跳点”，判断“跳点”的方法有以下3种。
a.直观观察法：通过图形终端，用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕
上的孤点剔除。这种方法适合于数据的初步检查，可以从数据点集中筛选出一些偏差比较大的异常点。
b.曲线检查法。通过截面的首末数据点, 用最小二乘法拟合得到一条样条曲线, 曲线的阶
次可根据曲面截面的形状决定, 通常为3 ～ 4 阶, 然后分别计算中间数据点P i到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖≥[ε]([ε] 为给定的允差),则认为P i是坏点，应予以剔除(见图1）。
图1
c.弦高差方法。连接检查点的前后2点，计算中间数据点p i 到弦的距离‖e‖，如果‖e‖
≥[ε] ([ε] 为给定的允差), 则认为p i 是坏点，应予以剔除.这种方法适合于测量点均匀且较密集的场合，特别是在曲率变化较大的位置(见图2)。
图2
三、数据平滑
数据平滑通常采用标准（高斯）、平均或中值滤波算法。
a.高斯滤波法。该方法以高斯滤波器在指定区域内将高频的噪声滤除。高斯滤波法在指定
域内的权重为高斯分布，其平均效果较小，在滤波的同时，能较好的保持原数据形貌，较常使用（滤波效果见图3所示）。
图3 高斯滤波（虚线部分为原始采集点）
b.平均值滤波法。该方法将采样点的值去滤波窗口内各数据点的统计平均值来取代原始
点，改变点云的位置，使点云平滑（滤波效果见图4所示）。
图4 平均值滤波（虚线部分为原始采集点）
c.中值滤波法。该方法将相邻的三个点取平均值来取代原始点，实现滤波。中值滤波法采
样点的值，取滤波窗口内各数据点的统计中值，故这种方法在消除毛刺方面效果较好。
假设相邻的3点分别是P0、P1、P2，通过中值滤波法得到的新点P1’，P1’=（P0+P1+P2）/3，（滤波效果见图5所示）。
图5 中值滤波（虚线部分为原始采集点）
实际使用时，可根据“点云”质量和后续建模要求灵活选择滤波算法。
对点云数据的异常点剔除及滤波平滑处理是逆向工程的重要部分，为接下来的点云简化和模型重建奠定基础。
参考文献
[1]李晓志,李晓久等.基于人体扫描线点云的光顺去噪[J].纺织学报.2010(03)
[2]梁新合,梁晋等.基于自适应最优邻域的散乱点云降噪技术研究[J].中国机械工程. 2010(06)
[3]董明晓,郑康平.一种点云数据噪声点的随机滤波处理方法[J].中国图象图形学报. 2004(02)
[4]刘立国.点云模型的光顺去噪研究[D].杭州:浙江大学, 2007.
[5]何耀华,荣辉.非接触三维扫描测量数据的处理研究[J].重庆工学院学报. 2006(05)
[6]金涛,童水光.逆向工程技术[M] .北京:机械工业出版社,2003
[7]刘伟军,孙玉文.逆向工程[M] .北京:机械工业出版社,2009
融合点、对象、关键点等3种基元的点云滤波方法
一２０１６年１１月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a N o v e m b e r,２０１６一一第４５卷一第１１期测一绘一学一报V o l．４５,N o．１１引文格式:林祥国,张继贤,宁晓刚,等．融合点二对象二关键点等３种基元的点云滤波方法[J]．测绘学报,２０１６,４５(１１):１３０８Ｇ１３１７．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０１６．２０１６０３７２． L I N X i a n g g u o,Z HA N GJ i x i a n,N I N G X i a o g a n g,e ta l．F i l t e r i n g o fP o i n tC l o u d sU s i n g F u s i o no fT h r e eT y p e so fP r i m i t i v e s I n c l u d i n g P o i n t s,O b j e c t sa n d K e y P o i n t s[J]．A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a,２０１６,４５(１１):１３０８Ｇ１３１７．D O I:１０． １１９４７/j．A G C S．２０１６．２０１６０３７２． 融合点二对象二关键点等３种基元的点云滤波方法 林祥国,张继贤,宁晓刚,段敏燕,臧一艺 中国测绘科学研究院,北京１００８３０ F i l t e r i n g o fP o i n tC l o u d sU s i n g F u s i o no fT h r e eT y p e so fP r i m i t i v e s I n c l u d i n g P o i n t s,O b j e c t sa n dK e y P o i n t s L I NX i a n g g u o,Z H A N GJ i x i a n,N I N GX i a o g a n g,D U A N M i n y a n,Z A N GY i C h i n e s eA c a d e m y o f S u r v e y i n g a n dM a p p i n g,B e i j i n g１００８３０,C h i n a A b s t r a c t:P r i m i t i v e,b e i n g t h eb a s i c p r o c e s s i n g u n i t,i s o n eo f t h e k e y f a c t o r s t od e t e r m i n e t h ea c c u r a c y a n de f f i c i e n c y o f p o i n t c l o u d f i l t e r i n g．T r i a n g u l a r i r r e g u l a r n e t w o r k(T I N)p r o g r e s s i v ed e n s i f i c a t i o n(T P D) a n do b j e c tＧb a s e dT I N p r o g r e s s i v ed e n s i f i c a t i o n(O T P D)a r et w oe x i s t i n g f i l t e r i n g m e t h o d s,b u ts i n g l e p r i m i t i v e i s e m p l o y e db y t h e m．Am u l t i p l eＧp r i m i t i v e sＧb a s e dT I N p r o g r e s s i v ed e n s i f i c a t i o n(M P T P D)f i l t e r i n g m e t h o d i s p r o p o s e d．I t i s c o m p o s e do f t h r e e k e y s t a g e s,i n c l u d i n gp o i n t c l o u d s e g m e n t a t i o n,e x t r a c t i o no f k e y p o i n t s o f o b j e c t s,t h e k e yＧp o i n t sＧb a s e d j u d g i n g o f t h eo b j e c t s．S p e c i f i c a l l y,p o i n t,o b j e c t a n d t h ek e y p o i n t sa r et h e p r i m i t i v eo ft h e a b o v et h r e es t a g e sr e s p e c t i v e l y．F o u rt e s t i n g d a t a s e t s,i n c l u d i n g t w o a i r b o r n e L i D A Ra n d t w o p h o t o g r a m m e t r i c p o i n t c l o u d s,a r eu s e d t ov e r i f y t h eo v e r a l l p e r f o r m a n c e so f t h e a b o v e t h r e e f i l t e r i n g m e t h o d s．E x p e r i m e n t a l r e s u l t s s u g g e s t t h a t t h e p r o p o s e dM P T P Dh a s t h eb e s t o v e r a l l p e r f o r m a n c e．I nt h ev i e w p o i n to fa c c u r a c y,M P T P D a n d O T P D h a v et h es i m i l a ra c c u r a c y．M o r e o v e r, c o m p a r e dw i t h t h eT P D,M P T P D i sa b l e t o r e d u c eo m i s s i o ne r r o r sa n d t o t a l e r r o r sb y２２．０７％a n d８．４４％r e s p e c t i v e l y．I n t h ev i e w p o i n to fe f f i c i e n c y,u n d e rm o s to f t h ec a s e s,T P Di s t h eh i g h e s t,M P T P Di s t h e s e c o n d,a n dO T P D i s t h es l o w e s t．M o r e o v e r,t h e t o t a l t i m ec o s t o fM P T P D i so n l y５７．９３％o f t h eo n eo f O T P D． K e y w o r d s:f i l t e r i n g;L i D A R p o i n t c l o u d;p h o t o g r a m m e t r i c p o i n t c l o u d;o b j e c t s;t r i a n g u l a r i r r e g u l a r n e t w o r k F o u n d a t i o n s u p p o r t:T h eN a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u n d a t i o n s o f C h i n a(N o．４１３７１４０５);T h e F o u n d a t i o n f o r R e m o t eS e n s i n g Y o u n g T a l e n t sb y t h e N a t i o n a l R e m o t e S e n s i n g C e n t e r o f C h i n a;T h e B a s i c R e s e a r c h F u n d o f t h eC h i n e s eA c a d e m y o f S u r v e y i n g a n dM a p p i n g(N o．７７７１６１１０３) 摘一要:基元是影响点云滤波精度和效率的关键因素之一.本文提出了一种基于多基元的三角网渐进加密(M P T P D)滤波方法.它包括点云分割二对象关键点提取二基于关键点的对象类别判别３个主要阶段,且３个阶段的基元分别为点二对象二关键点.使用了４景机载激光雷达和摄影测量点云数据对M P T P D二三角网渐进加密(T P D)二基于对象的三角网渐进加密(O T P D)３种滤波方法进行了性能测试.试验表明,M P T P D方法具有整体上最优的性能:在精度方面,M P T P D与O T P D两种方法的精度相当, M P T P D方法的一类误差I二总误差T比T P D的相应误差分别低约２２．０７％和８．４４％;在效率方面,多数情况下T P D二M P T P D二O T P D方法的效率依次降低,且M P T P D的平均耗时是O T P D平均耗时的５７．９３％. 关键词:滤波;激光雷达点云;摄影测量点云;对象;三角网 中图分类号:P２３７一一一一文献标识码:A一一一一文章编号:１００１Ｇ１５９５(２０１６)１１Ｇ１３０８Ｇ１０ 基金项目:国家自然科学基金(４１３７１４０５);遥感青年科技人才创新资助计划;中国测绘科学研究院基本
心电数据处理与去噪
燕山大学 课程设计说明书题目心电数据处理与去噪 学院（系）：电气工程学院 年级专业： 11级仪表一班 学号： 110103020036 学生姓名：张钊 指导教师：谢平杜义浩 教师职称：教授讲师
燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：电气工程学院基层教学单位：自动化仪表系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年7月 5 日
摘要 (2) 第1章设计目的、意义 (3) 1.1 设计目的 (3) 1.2设计内容 (3) 第2章心电信号的频域处理方法及其分析方法 (4) 2.1小波分析分析 (4) 2.2 50hz工频滤波分析 (10) 第3章 GUI界面可视化 (14) 学习心得 (15) 参考文献 (15)
信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电 它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 关键字：信号处理心电信号Matlab
第一章设计目的、意义 1 设计目的 进行改革，增大学生的自主选择权，让学生发展自己的兴趣，塑造自己未来的研究发展方向。课程设计的主要目的： （1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。 （2）培养灵活运用所学的电力电子技术知识和创造性的思维方式以及创造能力。 （3）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。 （4）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。 2 设计内容 2.1 设计要求： 要求设计出心电数据处理的处理与分析程序。 (1) 处理对象：心电数据； (2) 内容：心电数据仿真，心电数据处理（仿真数据，真实数据）； (3) 结果：得到处理结果。 2.2 设计内容： （1）心电数据仿真； （2）心电数据处理； （3）分析处理结果。 （4）可视化界面设计 2.3 实验原理 2.3.1心电产生原理 我们常说的心电图一般指体表心电图，反映了心脏电兴奋在心脏传导系统中产生和传导的过程。正常人体的每一个心动周期中，各部分兴奋过程中
点云数据处理
c++对txt文件的读取与写入/* 这是自己写程序时突然用到这方面的技术，在网上搜了一下，特存此以备后用~ */ #include
三维点云数据处理的技术研究
三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业
分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相 关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾
云数据中心基础环境-详细设计方案
云数据中心基础环境详细设计方案
目录 第一章综合布线系统 (11) 1.1 项目需求 (11) 1.2 综合布线系统概述 (11) 1.2.1 综合布线系统发展过程 (11) 1.2.2 综合布线系统的特点 (12) 1.2.3 综合布线系统的结构 (13) 1.3 综合布线系统产品 (14) 1.3.1 选择布线产品的参考因素 (14) 1.3.2 选型标准 (15) 1.3.3 综合布线产品的经济分析 (15) 1.3.4 综合布线产品的选择 (15) 1.3.5 综合布线系统特点 (16) 1.3.6 主要产品及特点 (17) 1.4 综合布线系统设计 (23) 1.4.1 设计原则 (23) 1.4.2 设计标准 (24) 1.4.3 设计任务 (25) 1.4.5 设计目标 (26) 1.4.6 设计要领 (26) 1.4.7 设计内容 (27) 1.5 工作区子系统设计方案 (34) 1.5.1 系统介绍 (34) 1.5.2 系统设计 (35) 1.5.3 主要使用产品 (39) 1.6 水平区子系统设计方案 (40) 1.6.1 系统介绍 (40) 1.6.2 系统设计 (41) 1.6.3 主要使用产品 (46) 1.7 管理子系统设计方案 (46) 1.7.1 系统介绍 (46) 1.7.2 系统设计 (47) 1.7.3 主要使用产品 (51) 1.8 垂直干线子系统设计方案 (52)
1.8.1 系统介绍 (52) 1.8.2 系统设计 (53) 1.8.3 主要使用产品 (56) 1.9 设备室子系统设计方案 (57) 1.9.1 系统介绍 (57) 1.9.2 系统设计 (57) 1.10 综合布线系统防护设计方案 (59) 1.10.1 系统介绍 (59) 1.10.2 系统设计 (60) 1.10.3 主要使用产品 (63) 第二章强电布线系统 (64) 2.1 概述 (64) 2.2 设计原则 (64) 2.3 设计依据 (65) 2.4 需求分析 (66) 2.5 系统设计 (67) 2.6 施工安装 (69) 2.6.1 桥架施工 (69) 2.6.2 管路施工 (69) 2.6.3 电缆敷设及安装 (70) 第三章配电系统 (71) 3.1 概述 (71) 3.2 用户需求 (72) 3.3 系统设计 (72) 3.3.1 UPS输入配电柜设计 (73) 3.3.2 UPS输出配电柜设计 (73) 3.3.3 UPS维修旁路配电柜设计 (74) 3.3.4 精密空调动力配电柜设计 (74) 3.3.5 动力配电柜设计 (75) 3.3.6 机房强电列头配电柜设计 (76) 3.4 施工安装 (83) 3.4.1 桥架管线施工 (83) 3.4.2 配电柜安装 (83) 第四章精密空调系统 (85) 4.1 项目概述 (85) 4.2 设计原则 (86)
LIDAR点云数据全自动滤波算法研究
2016年一一1月郑州大学学报(工学版) Jan.一2016第37卷一第1期Journal of Zhengzhou University (Engineering Science)Vol．37一No．1 一一收稿日期:2015-04-02;修订日期:2015-10-28 一一基金项目:国家自然科学基金青年基金资助项目(41404096);河南省教育厅基金资助项目(14A420002,15A420002)一一作者简介:李健(1983 ),男,河南孟州人,郑州大学讲师,博士,主要从事点云数据处理,E-mail:jianli@https://www.wendangku.net/doc/449658832.html,.一一 引用本文:李健,方宏远,崔雅博,等.LIDAR 点云数据全自动滤波算法研究[J].郑州大学学报(工学版),2016,37 (1):92-96. 一一文章编号:1671-6833(2016)01-0092-05 LIDAR 点云数据全自动滤波算法研究 李一健1,方宏远1,崔雅博2,范一涛3 (1.郑州大学水利与环境学院,河南郑州450001;2.开封大学实验实训中心,河南开封475004;3.河南省地质环境监测院,河南郑州450001) 摘一要:提出了一种基于移动最小二乘法的点云数据全自动滤波算法,该方法首先对LIDAR 点云数据进行合理分块,并建立分块网格的动态四叉树空间索引,便于数据操作和管理.对分块网格中的点云数据利用精简移动最小二乘法拟合出参考地形,将拟合得到的参考地形用于LIDAR 点云高程阈值的迭代计算,将每次迭代前后高差小于阈值的点划为地面点,其余点划分为非地面点,迭代运算直至阈值满足要求为止.实验表明,精简移动二乘法效率高,计算量小,并且精度高,适合点云数据DEM (digital eleva-tion model )拟合,利用该算法对LIDAR 点云数据进行滤波的速度快二精度高,能够有效地识别地面点和非地面点,并保留地形的细节信息. 关键词:点云数据;数字地面模型;滤波算法;动态四叉树;移动最小二乘法 中图分类号:P237一一一文献标志码:A一一一doi :10.3969/j.issn.1671-6833.201504004 0一引言 随着激光技术的快速发展和完善,激光数据在众多领域得到了广泛的应用.由于激光能在短时间内获得地物三维坐标信息,并且数据量极大,故而如何快速从海量LIDAR 点云数据中提取有用的信息是目前研究的热点和难点[1].国内外许多学者都对点云滤波进行了讨论和研究,并且提出了许多滤波算法,包括基于数学形态学的滤波算法 [2-3] 二基于坡度的滤波算法 [4-6] 二基于TIN 的 渐进加密算法 [7-8] 等,都取得了一些研究成果,但 其中还存在一些问题尚未解决.不管是机载LI-DAR 数据还是地面LIDAR 数据大部分是基于激光点云中高程突变信息进行滤波,假定点云中高程低的点为地面点,高程较高的点为非地面点,由于系统误差的存在,这种情况未必完全正确.另外一些滤波算法适用范围有限.从上述问题可看出,提出一种简单二快速二适用范围广二效率高的点云滤波算法是非常必要的[9]. 由于激光点数据量大,并且点云数据的不规 则二散乱复杂等性质决定了点云数据处理工作的复杂困难[10-11].针对LIDAR 点云数据的特点,笔 者提出了先将点云数据进行网格分块,保证点云数据的原始性,减少单次数据处理量.对分块数据建立空间索引,提高点云数据处理的效率. 1一关键技术与算法 1.1一LIDAR 点云数据的滤波流程 将海量激光点云分块并建立相应的空间索引 关系后,进行地物的自动过滤处理,滤波要考虑当前点所在的网格,并对其进行计算,每次计算的结果再以索引的方式动态存储,作为下次迭代计算的基础数据,具体滤波流程如图1所示. 1.2一点云数据的网格分块与动态四叉树空间索引 为了进行激光点云的海量数据管理二处理与显示,对激光点云分块处理显得尤为必要.分块的大小直接影响到数据处理层次及深度,相应地影响算法的效率.分块越小,分割越细,效率就越低,其合并的区域相对增大,数据的压缩比就越高;反之,效率就越高,而压缩比相对降低.最小格网大小的选择应是最小采样间距的整数倍,具体数值的确定取决于被测对象的复杂度二仪器的最小采样间距以及期望的数据压缩比.
数据处理点云处理
非接触三维扫描测量数据的处理研究 1 点云数据的处理 1.1 噪声点的剔除和失真点的查找.在非接触三维扫描测量过程中,受测量方式、被测量物体材料性质、外界干扰等因素的影响,不可避免地会产生误差很大的点(噪声点)和失真点(跳点).因此在数据处理的第一步,就应利用相关专用软件所提供的去噪声点功能除去那些误差大的噪声点和找出可能存在的失真点[3].失真点的查找需要一定的技巧和经验,下面介绍3种方法供大家参考:①直观检查法.通过图形显示终端,用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕上的孤点剔除.这种方法适合于数据的初步检查,可从数据点集中筛选出一些比较大的异常点.②曲线检查法.通过截面的首末数据点,用最小二乘法拟合得到一条样条曲线,曲线的阶次可根据曲面截面的形状决定,通常为3~4阶,然后分别计算中间数据点pi到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖大于等于[ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除(见图1).③弦高差方法.连接检查点的前后2点,计算中间数据点pi到弦的距离‖e‖,如果‖e‖ [ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除.这种方法适合于测量点均匀且较密集的场合,特别是在曲率变化较大的位置(见图2). 图1 曲线检查法剔除坏点 图2 弦高差方法 1.2 数据精简.非接触三维扫描测量的突出特点是点云十分密集,数据量极其庞大(在1m2的范围内有数十万个点).若将如此庞大的数据量直接用于曲面构建不仅需要巨大的计算机资源(普通微机可能无法胜任)和很长的计算时间,而且整个处理过程也将变得难以控制,更何况并非所有的测试数据对曲面的构建都有用.因此,有必要在保证一定精度的前提下,对测试数据进行精简.数据精简的原则是在扫描曲率较大的地方保持较多的数据点,在曲率变化较小的地方保持较少的数据点.不同类型的点云采用不同的精简方式.散乱点云可通过随机采样的方法来精简,而对于扫描线点云和多边形点云可采用等间距、倍率、等量及弦偏差等方法进行精减.此外均匀网格法与非均匀网格法也可用来精减点云数据.其中均匀网格法只需选取其中的某些点,无需改变点的位置,可以很好地保留原始数据,特别适合简单零件表面瑕点的快速剔除.由于均匀网格法没有考虑被测物体的表面形状特征,因此它不适合对形状复杂的重要工程部件测试数据的处理.与之相反,非均匀网格法可以根据被测工程部件外部形状特征的实际需要来确定网格的疏密,因此它可在保证后继曲面构建精度的前提下减少数据量,这在处理尺寸变化较大的自由形体方面显得十分有效. 1.3 数据的平滑处理.点云数据中的随机误差将影响到后续曲面的构建及生成三维实体模
点云数据去噪光顺的基本原理
点云数据去噪光顺的基本原理 近几年来三维模型获取的软硬件技术正不断深入,人们可以通过多种数据采样方法来获取现实物体的计算机表示,并对之进行预处理,加工,分析和应用。在获取数据的过程中,因为人为的扰动或者扫描仪本身的缺陷使得生成三维数据往往带有噪声,从而使所获得的测量数据与实物存在一定的偏差，因此在对实测三维数据进行相关数字几何处理和应用之前必须对其进行去噪光顺。点云的去噪光顺是三维数据预处理和建模的重要环节，目的是有效剔除噪声点、使重建表面模型光顺平滑，并保持采样表面原有的拓扑和几何特征不变。 一、点云的概念和分类 点云就是使用各种三维数据采集仪采集得到的数据,它记录了有限体表面在离散点上的各种物理参量。根据点云中点的分布特点(如排列方式、密度等)将点云可分为: a.散乱点云:测量点没有明显的几何分布特征,呈散乱无序状态。随机扫描方式下的CMM、 激光点测量等系统的点云呈现散乱状态。 b.扫描线点云:点云由一组组扫描线组成,扫描线上的所有点位于扫描平面内。CMM、激光 点三角测量系统沿直线扫描的测量数据和线结构光扫描测量数据呈现该特征。 c.网格化点云:点云中所有点都与参数域中一个均匀网格的顶点对应。将CMM、激光扫描系 统、投影光栅测量系统及立体视差法获得的数据经过网格化插值后得到的点云即为网格化点云。 d.多边形点云:测量点分布在一系列平行平面内,用小线段将同一平面内距离最小的若干 相邻点依次连接可形成一组有嵌套的平面多边形。莫尔等高线测量、工业CT、层切法、磁共振成像等系统的测量点云呈现多边形特征。 此外,测量点云按点的分布密度可分为高密度和低密度点云。CMM的测量点云为低密度点云,通常在几十到几千个点。而测量速度及自动化程度较高的光学法和断层测量法获得的测量数据为高密度点云,一般可达几百万点。 二、异常点的剔除 在曲面造型中，数据中的“跳点”和“坏点”对曲线的光顺性影响较大。“跳点”也叫做失真点，通常是由于测量设备的标定参数发生改变和测量环境突然变化造成的。因此测量数据的预处理首先是从数据点集中找出可能存在的“跳点”。如果在同一截面的数据扫描中，存在一个点与其相邻的点偏距较大，可以认为这样的点是“跳点”，判断“跳点”的方法有以下3种。 a.直观观察法：通过图形终端，用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕 上的孤点剔除。这种方法适合于数据的初步检查，可以从数据点集中筛选出一些偏差比较大的异常点。 b.曲线检查法。通过截面的首末数据点, 用最小二乘法拟合得到一条样条曲线, 曲线的阶 次可根据曲面截面的形状决定, 通常为3 ～ 4 阶, 然后分别计算中间数据点P i到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖≥[ε]([ε] 为给定的允差),则认为P i是坏点，应予以剔除(见图1）。
点云滤波方法
点云滤波方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
激光雷达点云数据滤波算法综述 滤波对象及目的：通过机载激光雷达快速获取高精度三维地理数据，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。 滤波方法：对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的LIDAR点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。 （一）LIDAR数据形态学滤波算法： （1）离散点云腐蚀处理。遍历LIDAR点云数据，以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，比较窗口内各点的高程，取窗口内最小高程值为腐蚀后的高程（2）离散点膨胀处理。再次遍历LIDAR点云数据，对经过腐蚀后的数据用同样大小的结构窗口做膨胀。即以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，此时，用腐 蚀后的高程值代替原始高程值，比较窗口内各点的高程，取窗口内最大高程值 为膨胀后的高程 （3）地面点提取。设Z p是p点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操作结束时，对该点是否是地面点作出判断。如果ｐ点膨胀后的高程值和其原始高程值Z p 之差的绝对值小于或等于阈值ｔ，则认为ｐ点为地面点，否则为非地面点 该算法有两种滤波方式：一种是按离散点进行滤波，一种是按格网滤波。（1）按离散点滤波：是对每个激光点进行腐蚀和膨胀操作各一次，结构窗口内数据的选取按距离来量度。 （2）按格网滤波：指将每个格网看成一个“像素”，按照数字图像处理中取邻域的方法来开取结构窗口。腐蚀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最小高程值；膨胀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最大高程值。 优缺点：总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。如果阈值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太小，则可能削平地形特征。现在各种阈值的选取一般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。解决这些问题的方法是根据地形的起伏大小和高程变化自适应的进行滤波窗口调整。但此方法在大范围地区及地形变化强烈山区的有效性还有待进一步 研究。 实际应用：从应用上，Lindenberger将数字形态学方法引人到机载激光雷达数据滤波中，首先采用水平结构单元对机载激光测高数据进行开运算，过滤剖面式激光扫描数据，然后利用自回归过程改善了开运算结果。 （二）基于坡度变化的滤波算法 滤波基本思想：基于坡度变化的滤波算法是根据地形坡度变化确定最优滤波函数，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。
点云数据处理
点云数据处理 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇博客也将粗略介绍。 三维点云数据处理方法 1. 点云滤波（数据预处理） 1. 点云滤波（数据预处理） 点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点，比如下图为滤波前后的点云效果对比。 点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。 2. 点云关键点 我们都知道在二维图像上，有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法，这种特征点的思想可以推广到三维空间。从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术。
常见的三维点云关键点提取算法有一下几种：ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D 这些算法在PCL库中都有实现，其中NARF算法是博主见过用的比较多的。 3. 特征和特征描述 如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征等等。如同图像的特征一样，我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。 常用的特征描述算法有：法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。 PFH：点特征直方图描述子，FPFH：跨苏点特征直方图描述子，FPFH是PFH的简化形式。这里不提供具体描述了，具体细节去谷歌吧。 4. 点云配准 点云配准的概念也可以类比于二维图像中的配准，只不过二维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等放射变化参数，二三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对其，也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量，通常表达为一个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。严格说来是6个参数，因为旋转矩阵也可以通过罗格里德斯变换转变成1*3的旋转向量。 常用的点云配准算法有两种：正太分布变换和著名的ICP点云配准，此外还有许多其它算法，列举如下： ICP：稳健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT
云数据中心设计方案
云数据中心设计方 案
云数据中心设计方案 李万鸿 -2-25 云计算是大势所趋，选择合适的硬件和软件建立云数据中心是非常重要的，下面是一个非常详细的云数据中心设计方案。 1.云数据中心架构设计 学校云数据中心架构图 云数据中心包括Iaas、Paas、Saas三层服务，云数据中心既是一个企业云，也能够对外提供服务，学校还能够使用别的公有云如阿里云，形成混合云。 1）. SaaS：提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序，用户能够在各种设备上经过客户端界面访问，如浏览器。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储等等，实现智慧校园产品及学校
现有产品等给用户使用。 2）. PaaS：主要提供应用开发、测试和运行的平台，用户能够基于该平台，进行应用的快速开发、测试和部署运行，它依托于云计算基础架构，把基础架构资源变成平台环境提供给用户和应用。为业务信息系统提供软件开发和测试环境，同时能够将各业务信息系统功能纳入一个集中的SOA平台上，有效地复用和编排组织内部的应用服务构件，以便按需组织这些服务构件。典型的如门户网站平台服务，可为用户提供快速定制开发门户网站提供应用软件平台，用户只需在此平台进行少量的定制开发即可快速部署应用。提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net等）开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储等，但客户能控制部署的应用程序，也可能控制运行应用程序的托管环境配置；能够使用Kubernetes、Docker容器完成应用系统的部署和管理。提供统一登录、权限、门户、数据中心、数据库等服务，实现容器管理、自动化部署、自动化迁移、负载均衡、弹性计算、按需分配、应用统计、性能检测、API接口、数据交换等功能。 3）. IaaS：提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用，包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。Iaas层是
云计算数据中心架构
云计算数据中心架构 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 对于云计算而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域，提高云计算数据中心的数据处理能力。 云计算要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。那么，云计算环境下的数据中心基础设施各部分的架构，应该是什么样的呢？ 一、云计算数据中心总体架构 云计算数据中心总体架构，分为服务和管理两大部分。 1、服务部分 服务部分主要以提供给用户的基于云的各种服务为主。它包括以下3个层次（服务模式）：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS。 2、管理部分 管理部分主要以云的管理层为主。它的功能是：确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。 云计算数据中心总体架构包括：中心机房架构、网络系统架构、主机系统架构、储存系统架构和应用平台架构。 二、云计算数据中心机房架构 根据多年的经验，为满足云计算服务弹性的需要，云计算数据中心机房采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括：集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。 1、集装箱模块化机房 集装箱模块化机房，在室外无机房场景下应用。减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月；而能耗仅为传
统机房的50％；可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。 2、楼宇模块化机房 楼宇模块化机房，采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术；可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。 三、云计算数据中心网络系统架构 1、设计理念 网络系统总体架构规划，应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。 2、规划内容 数据中心网络，根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。 ⑴、按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为：内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。 ⑵、按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为：核心层、汇聚层、接入层。 ⑶、从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为：存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、托管区、外联网络接入区、内部网络接入区等。 3、Fabric网络架构 此外，还有一种Fabric网络架构。在数据中心部署云计算之后，传统的网络架构有可能使网络延迟问题成为一大瓶颈。这就使得在服务器之间的低延迟通信和更高的双向带宽的需要，变得更加迫切。这就需要网络架构向扁平化方向发展。最终的目标是：在任意两点之间尽量减少网络架构的数目。 Fabric网络架构的关键之一，就是“消除网络层级”的概念。Fabric网络架构，可以利用阵列技术来扁平化网络；可以将传统的三层结构压缩为二层；并最终转变为一层；通过实现任意点之间的连接，来消除复杂性和网络延迟。 例如，在服务超过10亿用户的情况下，需要重新设计网络架构。而使用新的Fabric网络架构目的就在于，保证在社交网络流量不断扩张的情况下，网站能够保持正常运行。不过，Fabric这个新技术，目前还没有统一的标准。其推广应用还有待更多的实践。 链接：Fabric Fabric是IBM公司推出的企业级区块链。2017年，IBM公司将其贡献给了Hypherlegder项目。Fabric和Sawtooth是Hypherlegder的两个重要企业级项目。