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深度图像的分割与压缩

陶曼  
【摘要】:三维物体建模在物体模式识别、文物重建、数字娱乐、城市规划、CAD和逆向工程等诸多领域应用广泛。对深度数据的分析是后续三维建模的基础。本文在研究和分析了深度数据的获取方法及原理的基础上,结合北京市重点项目“北京市三维空间信息综合服务系统”和北京市学术创新团队计划“三维信息获取与应用处理技术”,重点对深度数据的噪声去除,深度数据分割及压缩等方面进行了研究。本文的主要贡献如下: 1、对深度数据的噪声去除方法进行了分析比较,为后续的处理提供了一个良好的数据准备。 2、提出了新的基于RHT和表面曲率结合的深度图像分割算法。 3、提出了根据物体表面点曲率不同分层抽样的深度图像的压缩算法。即保留了物体的局部细节,也实现了点数据量的减少,可根据需要对压缩率进行控制。 总之,本研究通过大量的实验和程序模拟,实现了对点云数据的分割与压缩,为以后的激光三维扫描设备配套软件的国产化开发提供一定的技术积累和准备。


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