Original title: Detekce a vizualizace specifických rysů v mračnu bodů
Translated title: Detection and Vizualization of Features in a Point Cloud
Authors: Kratochvíl, Jiří Jaroslav ; Mikeš, Josef (referee) ; Martišek, Dalibor (referee) ; Procházková, Jana (advisor)
Document type: Doctoral theses
Year: 2018
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract: [cze] [eng]
Mračno bodů je neuspořádaná množina bodů popsaných souřadnicemi (x, y, z), která reprezentuje reálný objekt. Tyto body jsou získány prostřednictvím 3D skenovacích technologií, například LIDAR (Light Detection And Ranging) nebo pomocí současných 3D skenerů. Získaná mračna bodů jsou pak využívána v široké škále odvětví lidské činnosti, jako například strojní či reverzivní inženýrství, rapid prototyping, biologie, nukleární fyzika nebo virtuální realita. Tato disertační práce přispívá k vývoji metod pro detekci bodů na specifických rysech v mračnu bodů, což se v anglické literatuře označuje pojmem feature detection. Dále k vývoji metod jejich vizualizací prostřednictvím prokladu křivek, také známé pod pojmeme curve fitting. Feature, či specifický rys, je významná část objektu, kterou se snažíme popsat matematickým modelem (např. rovinou, přímkou či křivkou). Obzvláště body na ostrých hranách jsou pro současné metody problematické, a proto se věnujeme jejich detekci. V~disertační práci je popsán nový algoritmus, který automaticky a s velkou přesností určuje tyto body. Jejich vizualizace je potom zajištěna proložením křivkou, kde byla doplněna nová metoda váhování pro přesnější výsledky. Všechny navržené postupy byly otestovány na reálných datech a srovnány s dosavadními publikovanými metodami. The point cloud is an unorganized set of points with 3D coordinates (x, y, z) which represents a real object. These point clouds are acquired by the technology called 3D scanning. This scanning technique can be done by various methods, such as LIDAR (Light Detection And Ranging) or by utilizing recently developed 3D scanners. Point clouds can be therefore used in various applications, such as mechanical or reverse engineering, rapid prototyping, biology, nuclear physics or virtual reality. Therefore in this doctoral Ph.D. thesis, I focus on feature detection and visualization in a point cloud. These features represent parts of the object that can be described by the well--known mathematical model (lines, planes, helices etc.). The points on the sharp edges are especialy problematic for commonly used methods. Therefore, I focus on detection of these problematic points. This doctoral Ph.D. thesis presents a new algorithm for precise detection of these problematic points. Visualization of these points is done by a modified curve fitting algoritm with a new weight function that leads to better results. Each of the proposed methods were tested on real data sets and compared with contemporary published methods.
Keywords: computer graphics; curve fitting; detection; feature; filtration; LIDAR; PCL; point cloud; region growing; segmentation; sharp feature; triangulation; visualization; curve fitting; detekce; feature; filtrování; LIDAR; mračno bodů; ostré hrany; PCL; počítačová grafika; prokládání křivek; region growing; segmentace; triangulace; vizualizace

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/84225

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-385286


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Doctoral theses