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三维点云孔洞修补算法及在植物形态重建中的应用岳杰;陆声链;孙智慧;郭新宇;魏学礼【摘要】基于三维点云的重建是植物形态建模的重要方法之一.但由于植物形态具有的多样性和复杂性,通过三维激光扫描仪直接获取的点云数据或通过立体视觉技术从图像序列恢复的植物三维网格模型中,往往存在缺失数据并产生各种各样的孔洞等问题.为此,系统介绍了当前的孔洞修补的主要方法,剖析了其优缺点,并对相关算法在植物三维点云孔洞修补上的适用性及其中存在的问题进行了分析和总结.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2013(035)005【总页数】6页(P190-195)【关键词】植物形态;点云数据;三维建模;孔洞修补;三角网格【作者】岳杰;陆声链;孙智慧;郭新宇;魏学礼【作者单位】首都师范大学信息工程学院,北京 100048;北京农业信息技术研究中心,北京 100097;北京农业信息技术研究中心,北京 100097;首都师范大学信息工程学院,北京 100048;北京农业信息技术研究中心,北京 100097;北京农业信息技术研究中心,北京 100097;北京农业信息技术研究中心,北京 100097【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言近年来，实现农林植物形态结构的三维重建及形态建成过程的可视化表达已成为当前农业科研的热点研究问题之一[1]。
随着三维数字化设备和技术的普及和完善，基于三维点云的植物形态结构测量和三维重建方法因能够准确重建出物体的三维虚拟模型，并具有精度高、真实感强以及能较好恢复植物细节特征等优点，越来越受到研究者的重视，逐渐成为植物形态结构三维重建的主要方法和手段。
由于植物形态具有多样性和复杂性的特点，通过三维激光扫描仪直接获取的点云数据或通过立体视觉技术从图像序列恢复的植物三维网格模型中，往往存在缺失数据并产生各种各样的孔洞等问题。
因此，如何对这些孔洞进行修补，是基于点云数据的植物三维重建技术研究中的重要问题。
基于B样条曲面的点云孔洞拟合填充
朱春红;达飞鹏
【期刊名称】《中国机械工程》
【年(卷),期】2006(000)0z1
【摘要】为了后续曲面重构的需要,针对有孔洞的点云数据,提出了一种孔洞拟合填充的自适应方法.由于孔洞与其周围离散点有一定的连续性,该算法首先从孔洞周围已有的点云数据中选取离散点,用新的参数化方法对得到的离散点参数化后,用最小二乘法进行自适应曲面拟合,对得到的拟合曲面通过迭代法逐步逼近优化,考虑曲率变化的影响在曲面上取点,实现了孔洞光滑填充.实例表明,改进的参数化方法使算法的复杂度减低,进一步迭代优化提高了曲面拟合精度,在面上取点时考虑了曲率变化,因此该方法可以应用于具有复杂曲面形状的点云中的孔洞填充.
【总页数】5页(P270-274)
【作者】朱春红;达飞鹏
【作者单位】东南大学,南京,210096;东南大学,南京,210096
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于孔洞分割的点云孔洞填充算法 [J], 梅晓俊;赵文礼;邵柳东
2.逆向工程中点云孔洞填充算法的研究 [J], 姜振春;鞠鲁粤;冯祖军;朱冒冒;陈步庆
3.基于正则化方法的B样条曲面的拟合算法 [J], 唐胜祥;严劲文
4.基于正则化方法的B样条曲面的拟合算法 [J], 唐胜祥;严劲文;
5.一种基于空间相关性和B样条曲面拟合的地面气温质量控制算法 [J], 叶小岭;杨帅;陈洋;杨星;阚亚进
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基于点云模型空洞填补方法说实话基于点云模型空洞填补这事，我一开始也是瞎摸索。
我就知道那点云模型有了空洞，这就像好好的一块瑞士奶酪，突然有几个大洞，看着就难受，那肯定得想办法补上啊。
我试过的第一个方法呢，就是简单地找点周围的点云去平均，想把这洞给填平了。
我当时就想，这就跟补墙似的，周围找点土，把窟窿填上就完事了呗。
结果可倒好，弄完之后那模型看着更奇怪了，就像是补丁打得歪歪扭扭的衣服，根本不行。
我这才反应过来，每个空洞周围的点云可不是一样的特性，不能这么简单粗暴。
后来啊，我又想了个办法。
我先试着去识别空洞的边界，就像先摸清楚洞有多大一样。
这步可折腾死我了，有时候识别得乱七八糟的。
我就像盲人摸象，一会儿觉得是这个形状，一会儿又觉得不对。
好不容易把边界找得差不多了，我就根据周边点云的密度和分布，去估算应该怎么填补。
我把这个想象成给蛋糕裱花，根据周围奶油的多少和形状，把中间缺失的部分补上。
但是这方法也有问题，太依赖于周围点云的情况了，如果周围的点云本身也很乱，那填出来的效果还是不好。
前几天又试了个新方法，这次总算成功了一部分。
我先把整个点云模型做了个分类，把那些稳定的、特征明显的区域先找出来。
这就好比在一群人中先找出那些站得稳稳当当，穿着特别的人。
然后呢，再根据这些稳定区域的特征去推断空洞这里应该是什么样子。
我按照这个大体的方向去填补，最后再做一些微调，让填补的部分和周围能更好地融合。
当然了，这个方法也不是十全十美的，我还在继续研究呢。
比如说，对于一些特别不规则的空洞，处理起来还是比较头疼的。
不过总体来讲，这个思路还是比较可行的。
我觉得要是去做这个点云模型空洞填补，一定得先好好分析下整个模型的整体特征，以及空洞的情况。
可别像我一开始那样，盲目地就想去填补。
先弄清楚状况，再找方法，这样成功的可能性就大多了。
三维激光扫描点云孔洞修补算法研究三维激光扫描点云孔洞修补算法研究摘要：三维激光扫描技术在建筑、工程、文化遗产保护等领域得到广泛应用。
然而，由于扫描设备的限制以及现实环境的复杂性，扫描点云数据中经常存在孔洞，影响了数据的完整性和可用性。
因此，本文针对三维激光扫描点云数据中孔洞修补的问题展开研究，提出了一种基于网格化和插值的孔洞修补算法，并进行了实验验证。
一、引言在三维激光扫描中，激光束通过扫描设备照射到目标表面上，然后通过接收器接收返回的光信号，根据光的时间延迟和角度信息，计算出点云数据。
然而，在实际应用中，由于测量设备、扫描过程中的物体遮挡以及光线衍射等因素的影响，扫描得到的点云数据常常存在孔洞。
这些孔洞不仅会导致数据的不完整性，还会影响后续的数据处理和分析。
因此，如何对三维激光扫描点云数据中的孔洞进行修补成为了一个重要的研究方向。
二、相关工作目前，关于三维激光扫描点云数据孔洞修补的研究已经有了一些成果。
常用的方法包括：局部填充方法、表面重建方法、基于邻域信息的方法等。
局部填充方法通常通过选取周围点云数据进行插值，填补孔洞区域。
表面重建方法则通过重建缺失的曲面来修补孔洞。
基于邻域信息的方法则利用点云数据中的邻域关系进行相邻点的插值。
三、算法描述本文提出了一种基于网格化和插值的孔洞修补算法。
首先，将点云数据进行网格化处理，将三维点云数据转换为二维网格数据。
然后，通过分析网格数据的拓扑关系，找出存在孔洞的区域。
接下来，根据孔洞的形状和大小，选择合适的插值方法进行孔洞修补。
最后，将修补后的网格数据转换回三维点云数据，并进行重建和优化。
四、实验与结果分析本文进行了一系列的实验来验证所提出的孔洞修补算法的有效性。
首先，使用模拟的三维激光扫描数据生成具有不同大小和形状的孔洞。
然后，将所生成的孔洞加入到真实的三维激光扫描数据中，并进行修补。
最后，通过与其他常用修补算法进行对比分析，评估了本文算法的性能。
实验结果表明，所提出的算法能够有效地修补三维激光扫描点云数据中的孔洞。
面向人体尺寸测量系统的点云孔洞修补方法
周亮;孙志海;吴以凡;张桦
【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》
【年(卷),期】2014(000)005
【摘要】基于三维人体点云的尺寸提取是非接触式人体尺寸测量的重要方法之一。
但是由于人体自身遮挡以及扫描死角等问题，扫描人体所得点云往往存在大量孔洞。
为此，该文提出了一种面向人体尺寸测量系统的点云孔洞修补方法。
该方法首先调整人体点云位置，然后采用映射法分割人体点云取横截面，接着确定横截面轮廓上孔洞位置，最后通过基于最小二乘的二次曲线拟合修补点云数据。
实验结果表明，利用该算法拟合得到的人体点云横截面尺寸与直接对模特手工测量得到的尺寸基本一致，对尺寸测量数据的比较得出误差小于3％。
【总页数】5页(P73-77)
【作者】周亮;孙志海;吴以凡;张桦
【作者单位】杭州电子科技大学计算学院，浙江杭州310018;杭州电子科技大学
信息工程学院，浙江杭州310018;杭州电子科技大学计算学院，浙江杭州310018;杭州电子科技大学计算学院，浙江杭州310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于孔洞分割的点云孔洞填充算法 [J], 梅晓俊;赵文礼;邵柳东
2.面向地形构建的点云孔洞修补 [J], 柳方明;张洪彪;李俊利
3.基于双向切片的点云孔洞修补方法研究 [J], 王运钢;徐岩军;林海荣
4.建筑立面激光点云孔洞修补方法 [J], 马娟;孙晓莉;赵文亮;龙根
5.建筑物点云孔洞快速修补方法研究 [J], 孟庆年;王德宏;张洪德;王智;胡玉祥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
点云孔洞填补算法1️⃣ 点云孔洞填补算法概述点云数据作为三维重建、计算机视觉和机器人技术等领域的重要基础，其完整性和准确性直接关系到后续处理的效果。
然而，在实际应用中，由于设备限制、环境干扰或物体本身特性，点云数据中常存在孔洞或缺失区域。
为解决这一问题，点云孔洞填补算法应运而生，旨在通过计算和分析，自动填补这些缺失部分，从而恢复点云的完整形态。
2️⃣ 核心原理与技术方法2.1 基于几何形状的填补这类方法主要依赖于点云的几何特征，如法线、曲率等，通过构建局部几何模型来预测并填补孔洞。
常见的算法包括基于径向基函数（RBF）的插值、移动最小二乘法（MLS）等。
它们通过拟合孔洞周围的点云数据，生成平滑且连续的填补表面。
2.2 基于深度学习的填补近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于神经网络的点云孔洞填补算法逐渐成为研究热点。
这些方法通过训练大量带孔洞和完整标签的点云数据集，学习从孔洞到完整形态的映射关系。
典型的深度学习模型包括点云完成网络（PCN）、PointNet++等，它们能够高效地处理复杂形状的点云孔洞填补任务。
2.3 基于图结构的填补图结构方法将点云视为图数据，其中节点代表点云中的点，边表示点之间的连接关系。
通过构建图模型，并利用图卷积网络（GCN）等图神经网络技术，可以捕捉点云的全局和局部特征，进而实现孔洞填补。
这类方法在处理大规模点云数据时具有较好的鲁棒性和效率。
3️⃣ 应用场景与未来趋势3.1 应用场景点云孔洞填补算法在多个领域具有广泛应用。
在文物保护方面，它可以用于修复受损文物的三维模型；在自动驾驶领域，有助于提升车辆对周围环境的感知能力；在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中，能够增强场景的真实感和沉浸感。
3.2 未来趋势随着技术的不断进步，点云孔洞填补算法正朝着更高效、更精准的方向发展。
一方面，深度学习技术的引入将进一步提升算法的填补效果，特别是在处理复杂形状和纹理的点云数据时；另一方面，算法的优化和加速将使其更加适用于实时应用，如自动驾驶中的障碍物检测和避障规划。
有限元网格孔洞的自动填充算法
金修宝;陈文亮;张胜;翟建军
【期刊名称】《机械制造与自动化》
【年(卷),期】2002(000)006
【摘要】本文介绍了一种利用网格孔洞的边界元而有效填充网格孔洞的算法.由于在孔洞的修补过程中,修补网格的信息不完整,所以,修补后的网格形状很大程度上依赖于修补算法和初始信息的确定.本文阐述了一种简单而有效的网格孔洞的修补算法.用该算法所生成的网格保持了在孔洞边界的光滑过渡,并可以满足一般机械制造工程上的需要,在快速原型制造、有限元分析中有重要的实际应用价值.
【总页数】3页(P47-49)
【作者】金修宝;陈文亮;张胜;翟建军
【作者单位】南京航空航天大学机电学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学机电学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学机电学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学机电学院,江苏,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.09
【相关文献】
1.基于栅格的任意复杂区域自动填充算法 [J], 邱国清
2.基于孔洞分割的点云孔洞填充算法 [J], 梅晓俊;赵文礼;邵柳东
3.有限元网格的孔洞修补算法研究 [J], 陈文亮;张胜;金修宝
4.三维地质体图案自动填充算法 [J], 缪志修
5.基于栅格的任意复杂区域自动填充算法 [J], 邱国清;
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三维扫描系统中点云的拼接及补孔的研究的开题报告一、选题的背景和意义随着科技的不断发展和人们对高精度、高效率的需求日益增强，三维扫描技术作为一种高效、快速获取物体形态数据的手段，被广泛应用于工业设计、制造、文化遗产的数字化保护等领域。
三维扫描技术通过激光扫描、光学测量等方式获取目标物体表面点云数据，而点云数据是由大量坐标点组成的三维数字化模型，其中每个点都有其自身的坐标、颜色值和法向量信息。
但是，在实际应用中，由于点云数据来源不同，扫描速度和精度不同等原因，会造成多组点云数据之间在重叠区域存在一定的偏差和误差，从而影响三维模型的精度和完整度。
因此，点云拼接技术及点云缺失填补技术就显得尤为重要。
点云拼接是指将多组点云数据在其重叠区域进行融合，形成一个完整的三维模型；点云补孔是指将点云中缺失的数据通过外推、插值等方式进行填补，使得三维模型的完整性得到保障。
点云拼接和补孔技术的研究对于提高三维扫描的精度和完整性，以及促进三维数字化技术的发展具有非常重要的意义和应用价值。
二、研究的内容和方法本文将重点研究三维扫描系统中点云的拼接及补孔方法，具体内容如下：1. 点云拼接方法的研究：主要包括基于点云配准的拼接方法和基于网格配准的拼接方法。
前者主要通过对点云数据进行配准，最终形成一个连续的点云模型；后者则通过对点云进行三角化，并生成三角网格模型，最终形成一个连续的多边形模型。
2. 点云补孔方法的研究：主要包括基于几何和法向量信息的补孔方法和基于图像和纹理信息的补孔方法。
前者主要通过对点云进行平面外推、法向量插值等方式进行补孔；后者则通过对点云进行图像纹理映射，利用图像信息进行缺失填补。
3. 研究点云拼接和补孔的综合算法：通过将点云拼接和补孔算法进行整合，提出一种综合算法，以提高三维模型的精度和完整性。
4. 实验验证及性能评估：通过实验验证，比较不同的点云拼接与补孔方法，评估其精度、效率和适用性。
三、论文的创新点1. 研究基于点云的综合算法，实现对多组点云数据的准确拼接和缺失数据的高效填补。
