基于两级模糊模式识别模型的点云精简算法研究

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1、分类号：密级：UDC：学号：416114514063南昌大学专业学位硕士研究生学位论文基于两级模糊模式识别模型的点云精简算法研究Researchon3DPointCloudSimplificationAlgorithmBasedonTwo-stageFuzzyPatternRecognitionModel刘文锋培养单位（院、系）：信息工程学院计算机系指导教师姓名、职称：刘小平教授专业学位种类：工程硕士专业领域名称：计算机技术论文答辩日期：2016年5月24日答辩委员会主席：评阅人：年月日学位论文独创性声明一、学位论文独创

2、性声巧本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及敢得的研究成果，，。据我所知除了文中特别加标注和致谢的地方外论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南昌大学或其他教育机构一的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名（手写）；去ｉ签字日期：备年＾月口鮮如／７二、学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留，同意学、使用学位论文的规定校有权保留并向国家有关部口或机

3、构送交论文的复印件巧电子版，允许论文被查阅和借阅１。本人授权南昌大学可＾将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权北京万方数据股份有限公司和中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕上学位论文全文＂＂数据库》中全文发表，并通过网络向社会公众提供信息服务，同意按章程规定享受相关权益。、＜！＾＇学位论文作者签名（手写：（）若《鮮导师签名手写签字曰期：於／年月７曰签字曰期年

4、月曰／＾＾７｜论文题目某爲＾屋撼抑．《｜也＿姜＂交１禾例帶粹４璋Ｉ軒挪［名学号论文级别博＋ｇ硕壬囚莖刮ＺＷ谷批八辞院／系／所／专业儀遺ＺＷＩＩ娘＜ｍ昧為批Ｅａｉｌ＿备注：＂＂９公开□保密（向校学位办申请获批准为保密，年＿＿月后公开）摘要摘要逆向工程是上个世纪八九十年代逐渐发展起来的一项关键技术，它可以看成是一个从物理模型建立数字模型的过程。在逆向工程中需要使用数据采集设备来对原始模型进行数据采集，而随着激光扫描设备的在数据采集中的广泛应用，采集到的数据越来越庞大。如果直接对这些数据进行

5、曲面重构等的后续处理，不仅不容易得到理想的效果，而且会带来巨大的时间和空间消耗。因此，就很有必要对扫描而来的点云模型进行精简。本文的主要研究对象是人体器官的三维点云模型。由激光扫描设备获取的三维点云不具备任何空间索引结构和邻域关系，为了更好的对三维点云数据进行管理,并且方便点云精简以及曲面重构中点的邻域查找和曲率计算等操作，就需要先对三维点云数据建立空间索引和邻域关系。接着对点云进行精简，以往的点云精简方法大多只是基于点云的某一特征进行精简，导致精简结果不能很好的保留原始模型的多种特征信息。本文对模糊优选模型进行改进，提出一种基

6、于两级模糊模式识别模型的三维点云的精简算法，该方法可以同时基于多个指标对点云数据进行精简，其精简结果能更全面的保留原始模型的细节特征。具体来说，首先对空间点云数据建立八叉树，并对其建立点云空间数据索引结构，进而在此基础上建立点的K-邻域关系。其次，为了在精简中能够考虑点云的多个特征指标，对模糊优选模型加以改进，得到两级模糊模式识别模型，该模型允许算法同时对具有多个参数指标的对象进行评估计算，得出每个对象的相对优属度值，据此对所有对象进行评估选择。最后，为了在精简过程中能够考虑到更多有价值的特征信息，需要选取合适的特征参数作为精简

7、指标来进行计算。模型的曲面特征参数有很多，点的曲率反映的是该点所在局部曲面的弯曲程度，但是曲率对平坦区域的特征太过敏感，使得精简后的模型在平坦区域丢失较多细节，产生空洞；而点的法向量偏差表示删除一点所引起的局部曲面法向的误差，反映的是点对局部区域特征信息的贡献，对弯曲度较大的区域敏感，对相对平坦区域的精简有很好的效果。因此，本文选取曲率和法向量偏差这两个参数作为精简指标，进而使用本文提出的方法进行精简。关键词：逆向工程；三维点云；点云精简；两级模糊模式识别模型IABSTRACTABSTRACTReverseengineering

8、isakeytechnologythatgraduallydevelopedintheninetiesofthelastcentury,itcanberegardedasaprocessthatturningaphysicalmodelintoadigitalm