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Method for Restoring point cloud information from complex reflective surface line structured light Scans
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AI
DOI：10.1016/j.optlastec.2024.112316.png)
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摘要
En 中文
线结构光在三维重建中应用广泛。然而，当将直接激光三角测量应用于具有复杂反射表面的物体时，常会发生表面信息损失。此外，多次反射现象会导致相机接收到错误信息，从而在图像中产生异常反射，并导致激光条纹中心提取出现误差。这会导致点云位置偏移，在重建的三维模型中表现为离群点和空洞。本研究提出了一种基于注意力融合网络的点云空洞信息修复方法，该方法结合了离群点和空洞的产生原因与反射条纹的特征。针对异常斑点设计了多阈值滤波和轮廓提取预处理流程，随后利用注意力融合网络进行特征提取，以检测并去除图像中的异常反射。实验结果验证了激光条纹中心提取的变化。在汽车连杆的实验中，反射区域轮廓识别的准确率达到98.89%，空洞填充率为92.82%。
Keyword:
3D laser scanning
Reflective surface
Multi-path reflections
Attention fusion network
Point cloud repair
期刊
O
IF:
5
论文数:
2.5K
被引数:
3.5W
机构
暂无机构信息
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