Dec, 2023

对点云数据中不同地形表面粗糙度描述符进行比较

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TL;DR使用激光探测遥测 (LiDAR) 技术获得的高密度点云数据比较了五种常用的地表粗糙度描述方法，在三种具有不同空间变化的地形上，探索了它们之间的相互关系。研究发现了派生粗糙度地图的全局模式相似性和局部模式差异，强调了在后续分析中局部粗糙度值起关键作用的研究中，结合多个描述符的重要性。结果还表明，对于较粗糙的地形，空间尺度对其影响较小，而不同描述符派生的粗糙度地图对插值方法影响有限。
发现论文，激发创造
  • 多种扫描几何形状的点云自动粗配准：探究检测器和描述子

    通过比较不同传感器、关键点检测器和特征描述符的表现，在使用点云的范围图像和最佳特征进行关键点匹配的基础上，实现来自不同测量几何的点云快速对齐，从而得出 NARF 特征能够检测更多关键点，并在这种情况下实现更快的自动对齐过程，而关键点检测器和特征的组合对自动对齐的准确性影响相似。

    Aug, 2023

  • 三维表面分析的拓扑描述符

    本研究探讨了用于 3D 表面分析的拓扑描述符，通过计算高分辨率 3D 表面重构数据集的 2D 立方体过滤的持久性图，研究了不同的拓扑描述符对结构不同的 3D 面片的区分能力，并评估了它们对不同参数的灵敏度和与非拓扑描述符相结合后改进的分类性能。结果表明，拓扑描述符具有鲁棒性，且与非拓扑描述符相结合可以实现 3D 表面分析的最佳表现。

    Jan, 2016

  • 从点云数据中鲁棒估计曲面曲率信息

    本文调查和评估了一些流行的算法曲率和法向量估计方法，并提出了一种新的鲁棒性曲率估计方法，并将其与现有方法进行评估，从而证明了其对于在数据噪声较大的情况下优于现有方法。

    Jun, 2023

  • 从图像中合成增材制造粗糙度表面的模态生成

    采用傅里叶模式的方法从电子显微镜扫描的添加制造表面中推断和合成粗糙度场，使得合成的粗糙度场光滑并且与计算流体动力学中的网格生成器或其他数值模拟相兼容。与机器学习方法不同，傅里叶模式的方法只需要一次物理粗糙度扫描即可将均匀的合成粗糙度场外推到任意所需大小和范围。从文献中使用电子显微镜粗糙度图像生成了五种类型的合成粗糙度场，它们的频谱能量和双点相关谱的比较表明合成场与扫描的粗糙度结构和频谱能量非常接近。

    Oct, 2023

  • 利用遥感和气候数据推导全球叶片特征地图的方法论

    这篇论文介绍了一个模块化的处理链，结合机器学习和遥感数据，推导出全球高分辨率的叶片特征图，包括比叶面积，叶干物质含量，叶干物质中的氮和磷含量，以及叶中氮磷含量比。该处理链易于扩展，能够理解数据输入的信息增益，并提供植物和生态系统范围内的特征环境关系的机会。

    Dec, 2020

  • 远距离点云配准的密度不变特征

    通过群组对比学习方案，提出了一种提取密度不变几何特征的方法，用于远距离室外 LiDAR 点云的注册，实验证明此特征提取器相比现有方法更强大且密度不变，使得远距离场景的注册召回率分别提高了 40.9% 和 26.9%。

    Jul, 2023

  • 基于破损数据的点云分类性能比较与分析

    本文提出了一种基于点云的分类算法，通过对常见三维环境噪声进行分类以及分类器的性能评估，分析了点云分类器的健壮性和泛化性，提出了一些有效的技术来增强点云分类器的健壮性。

    Feb, 2022

  • 生成的 LiDAR 点云的逼真度指标

    本文提出了一种基于代理分类任务训练得到的新指标，用于量化 LiDAR 点云数据的逼真度，并利用该指标来确定生成的 LiDAR 数据的逼真度，并将该指标的逼真度估计与分割模型的性能表现进行了比较。

    Aug, 2022

  • 用于高分辨率卫星图像的光度多视图网格细化

    该篇论文介绍了一种通过多视角卫星图像获取完整三维表面网格的方法，并通过优化表面与梯度下降算法对数字高程模型进行完善，同时展示了该方法通过卫星数据可用于立面结构等的三维几何重建。

    May, 2020

  • 彩色三维点云感知质量评估

    本文介绍了一种新的基于信息内容加权结构相似性的 3D 点云质量评估方法及其数据库，实验结果表明该方法在预测主观质量评分方面表现优异，具有较高的再现性。

    Nov, 2021