Author Affiliations
Abstract
1 College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China
2 Southwest Institute of Technical Physics, Chengdu 610041, China
The point clouds scanned by a 3D laser scanner may be affine transformed when the size and posture of the objects being scanned are different. This type of problem is common, but few algorithms can solve it. Therefore, this Letter proposes a parallel registration algorithm. The algorithm eliminates the effects of the affine matrix in the point cloud, based on a simple whitening operation. Moreover, it also has strong anti-noise performance. The algorithm proposed in this Letter is not only simple in structure, but also shows excellent effects in practical applications and simulations.
point cloud affinity parallel registration Chinese Optics Letters
2020, 18(7): 071001
对传统双边滤波器模型中的灰度标准差和滤波窗口进行改进。首先,用固定大小的正方形窗口通过概率分布函数和最大似然函数计算图中每个像素点的噪声标准差,将全图噪声标准差的中值作为阈值,若某像素点的噪声标准差大于该阈值,则认为该点的窗口内包含图像边缘,用半边旋转窗口法重新计算该点的噪声标准差和滤波窗口;然后,对图像中的每个像素点进行双边滤波,其中,灰度标准差设为该点噪声标准差的2倍;最后,根据区域相似度模型判定强噪声,并利用中值滤波器去除。实验证明,所提算法在不同强度的噪声下均可取得较好的保边滤波效果和强噪声去除效果。
图像处理 双边滤波 去噪 噪声标准差 半边旋转窗口 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041003
1 四川大学电气信息学院, 四川 成都 610065
2 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
点云配准是三维建模过程中的关键问题之一,快速高精度的配准是点云配准研究的重点。提出了一种利用独立成分分析(ICA)的点云配准方法,通过对两组点云数据作ICA,得到其独立分量、混合矩阵,以及解混合矩阵。由于ICA存在模糊问题,两点云的独立分量可能存在顺序和符号上的差异,在F范数最小的优化准则下可以得到两独立分量的最优变换矩阵。进一步,根据点云数据与独立分量之间的关系,实现点云的精确配准。实验结果表明,该算法配准速度快,具有较高的配准精度。
测量 点云配准 独立成分分析 F范数 激光与光电子学进展
2019, 56(1): 011203
1 四川大学电气信息学院, 成都 610065
2 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所, 四川 绵阳 621000
针对在风洞试验中, 6分量天平采集到的数据如何消除干扰的问题, 提出了一种结合EMD算法和小波变换的处理方法。从天平的设计角度来考虑数据中可能含有的干扰成分, 指出干扰成分与数据的时频关系, 在理论上说明该方法的合理性。通过仿真试验还原数据, 并与传统的消除干扰算法做误差对比, 验证该方法相比于传统方法有着更好的准确性。最后对真实6分量天平数据进行处理, 进一步证明该方法的实际可行性。
风洞 6分量天平 EMD算法 小波变换 wind tunnel six-component balance EMD algorithm wavelet transform
1 四川大学电气信息学院, 四川 成都 610065
2 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
3 成都理工大学核技术与自动化工程学院, 四川 成都 610059
为了解决三维点云在无序、数据被遮挡以及噪声干扰情况下的配准问题,提出了一种高维正交子空间映射的尺度点云配准算法。根据能量-功率的比值,对待配准点云进行等比例放大,完成仿射配准。在点云无序、数据被遮挡、尺寸放缩以及噪声干扰的情况下,所提算法与经典ICP(Iterative Closest Point)算法的配准精度相当。与经典ICP算法相比,所提算法对Bunny点云数据的配准效率提高了98%,对Dragon点云数据的配准速度至少提高了20倍,且在对大尺度Dragon点云数据的配准中,所提算法的配准时间比经典ICP算法短6210.4 s,配准精度也高于其他算法。所提算法不会陷入局部最小值,在快速精确配准和稳定性方面有明显的优势。
机器视觉 点云配准 正交子空间 仿射配准 噪声
1 四川大学电气信息学院, 四川 成都 610065
2 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
结合点云统计学特性和形状特征,提出了带方差补偿的多向仿射变换点云配准算法,将求解放缩因子问题转化为求解带方差的超定非线性方程组,并通过二次曲面拟合对噪声方差进行最小二乘无偏估计。引入点云全局向量特征相似度,以相似度最大化求真解。将多向仿射变换点云配准转化为刚性配准,并利用主方向法配准点云。仿真结果表明,针对点云随机丢失和带噪声的点云配准情况,所提算法比现有配准算法的配准精度更高,并且配准耗时更短。
机器视觉 点云配准 Newton迭代法 相似度 最小二乘法 二次曲面
1 四川大学电气信息学院, 四川 成都 610065
2 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
为了提高三维激光扫描点云的配准效率和精度,提出一种基于l
p空间力学模型的点云配准算法。针对待配准的两组点云数据,首先计算两片点云的重心,通过重心化将两组点云移到以重心为原点的同一坐标系下,然后利用l
p空间力学模型将复杂的两组点云数据分别简化为三个特征向量表示的模型,再根据两点云特征向量的对应关系利用奇异值分解方法求解刚体变换旋转矩阵,得到初始配准参数,最后使用改进的最近点迭代(ICP)算法实现两组点云的精确配准。本文算法可以处理无序散乱点云样本。相比于经典ICP算法,本文算法对Bunny点云数据的配准效率提高了72%,对Dragon点云数据的配准速度提高了4倍。实验表明,本文算法收敛速度较快,效果优良。
图像处理 激光光学 l
p空间 力学模型 点云配准 奇异值分解 最近点迭代 光学学报
2018, 38(10): 1010005
1 四川大学电气信息学院, 四川 成都 610065
2 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
为提高三维激光扫描点云的配准精度以及效率,解决数据点缺失、点云散乱时的配准问题,结合点云的全局和局部结构特征的不变特性,提出基于全局结构特征的初始配准算法和利用局部结构特征的快速精确配准算法。首先,给出全局结构特征的定义,并阐明初始配准方法,证明在点云样本集缺失数据时初始配准算法的有效性;然后,给定一种空间区域的划分方式,并找出划分的空间区域中两个点云的对应点;最后,通过找出的有限个对应点实现点云的精确配准。在仿真和实验数据处理时,该精确配准算法能够有效地完成缺失、散乱点云的精确、快速配准,且在效率和精度上比其他几种算法具有明显优势。
成像系统 图像配准 结构特征 最小二乘法 数据缺失 散乱点云
1 四川大学 电气信息学院, 成都 610065
2 四川电力科学研究院, 成都 610065
为了确定小型可热插拔式(SFP)光模块寿命试验所需的最短时间, 提出了基于加速因子最大化的最佳测试温度的确定方法。首先, 利用阿伦尼斯模型证明了温度的选择不会改变寿命预测结果, 并讨论了加速因子取极大值的条件。然后利用步进温度实验获得的驱动电流随测试温度变化的曲线给出了最佳测试温度的确定方法。最后, 计算分析表明由于驱动电流受温度的影响, 在最佳测试温度下进行光模块寿命试验仍然很困难。
小型可热拔插式光模块 加速因子 阿伦尼斯模型 驱动电流-温度曲线 最佳测试温度 small form-factor pluggable optical module accelerated factor Arrhenius model driving current-temperature curve optimum temperature
1 中国科学院光电技术研究所,成都 610209
2 四川大学 电气信息学院,成都 610065
为了设计更多有效的独立分量分析（ICA)算法,本文提出了ICA 梯度下降算法（GDA)的一般框架,覆盖了许多目前流行的算法,如Infomax,MMI,MLE 等等。该框架由一种新的基于II 类超加（减)性函数的参比函数理论导出,并采用推广的EASI 形式作为更新规则来获得更好的性能。同时本文也展示了一个基于二次熵函数的框架使用例子,并提出了其梯度的快速计算方法,最后仿真证明了它的有效性。实验结果表明,该框架非常实用,可作为开发更多有效ICA 算法的有利工具。
盲信号处理 独立分量分析 梯度下降算法 串行矩阵更新 等变自适应分离 blind signal processing independent component analysis gradient descent algorithm serial matrix updating equivariant adaptive separation
