大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业,公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有先进的技术优势和丰富实践经验。
PCL部分常用的算法模块:
libpcl I/O:完成数据的输入、输出过程,如点云数据的读写;
libpcl filters:完成数据采样、特征提取、参数拟合等过程;
libpcl register:完成深度图像的配准过程,例如迭代zui近点算法;
libpcl surface:完成三维模型的表面生成过程,包括三角网格化、表面平滑等。
精细配准是一种更深层次的配准方法。经过前一步粗配准,得到了变换估计值。将此值作为初始值,在经过不断收敛与迭代的精细配准后,达到更加准确的效果。以经典的ICP算法为例,该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离,三维云建模,保证这些点和目标点云的zui近点相互对应,同时构造残差平方和的目标函数。ICP算法能够获得精正确无误的配准结果,对自由形态曲面配准问题具有重要意义。另外还有如SAA(Simulate Anneal Arithmetic,在线云建模,模拟退火)算法、GA(Genetic Algorithm,遗传)算法等也有各自的特点与使用范畴。
飞行时间法(Time of Flight,ToF)指的是在光速及声速一定的前提下,在线三维建模,通过测量发射信号与接收信号的飞行时间间隔来获得距离的方法。这种信号可以是超声波,也可以是红外线等。飞行时间法相较于立体视觉法而言,具有不受基线长度限制、与纹理无关、成像速度快等特点。但是其也有一定的缺点。首先,云建模,ToF相机的分辨率非常低。其次,ToF相机容易受到环境因素的影响,如混合像素、外界光源等,导致景物深度不准确;系统误差与随机误差对测量结果的影响很大,需要进行后期数据处理,主要体现在场景像素点的位置重合上。
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