基于點(diǎn)云的模型重建與繪制技術(shù)研究.pdf

1、近年來，三維幾何造型所需表示的細(xì)節(jié)越來越豐富、模型的規(guī)模和復(fù)雜程度越來越高。采用傳統(tǒng)的基于三角片的繪制方法，必需先根據(jù)采樣點(diǎn)生成三角片，這無疑是件費(fèi)時(shí)且容易出錯(cuò)的事。如果有一種方法能夠直接從獲得的采樣點(diǎn)上造型并繪制出視覺等價(jià)的物體表面，這將具有極大的實(shí)際意義。 基于點(diǎn)的造型與繪制方法正是在這樣的應(yīng)用背景下發(fā)展起來的。與傳統(tǒng)的三角片制方法相比，點(diǎn)的造型與繪制方法不包含點(diǎn)與點(diǎn)之間的連接關(guān)系，繪制時(shí)不需要維護(hù)模型的拓?fù)湟恢滦?，便于重?/p>

2、樣，可以建立靈活的層次結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)多分辨率繪制。另外，點(diǎn)的造型與繪制方法更適合繪制水流、羽毛、頭發(fā)、火焰、樹這些具有細(xì)小的特征和非常復(fù)雜的輪廓線的有機(jī)模型。 基于此，國內(nèi)外眾多學(xué)者做了大量的工作，本文在分析和總結(jié)他人工作的基礎(chǔ)上對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的局部幾何特性、曲面重構(gòu)及不規(guī)則物體繪制方面進(jìn)行了研究，其主要工作包括有： 1．在點(diǎn)云數(shù)據(jù)的局部幾何特性方面，文章在數(shù)據(jù)分割基礎(chǔ)上給出了一種改進(jìn)的散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)k近鄰搜索算法。首先在綜合考慮數(shù)

3、據(jù)集的范圍、點(diǎn)的總數(shù)及最近點(diǎn)數(shù)k搜索效率的情況下，確定了柵格邊長有效范圍，并對(duì)點(diǎn)云空間進(jìn)行首次分割；在此基礎(chǔ)上考慮到點(diǎn)云分布密度，并估算點(diǎn)云平均點(diǎn)距，利用點(diǎn)距估算結(jié)果判斷其與有效邊長范圍的關(guān)系，從而選擇新的柵格邊長對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間重新進(jìn)行劃分。分塊結(jié)果使得k近鄰搜索算法的搜索空間減小、搜索效率進(jìn)一步提高。 2．在曲面重構(gòu)方面，利用徑向基函數(shù)(Radius Basis Function，RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性函數(shù)的逼近，以及強(qiáng)大的

4、抗噪、修復(fù)能力等特點(diǎn)，對(duì)散亂點(diǎn)進(jìn)行曲面重構(gòu)。文章在已有RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上提出了一種采用相關(guān)系數(shù)自動(dòng)確定網(wǎng)絡(luò)隱含層核函數(shù)半徑大小的方法。給出了算法的具體分析和實(shí)現(xiàn)步驟，并將該模型應(yīng)用于帶有高斯噪聲的散亂點(diǎn)曲面重構(gòu)。與利用傳統(tǒng)方法確定的RBF模型相比，該RBF網(wǎng)絡(luò)模型的整體逼近精度更高，修復(fù)和抗噪性能強(qiáng)，且得到的曲面光順性好。 3．在不規(guī)則物體繪制方面，文章采用粒子和紋理繪制技術(shù)相結(jié)合的方法對(duì)不規(guī)則物體火焰進(jìn)行繪制。采用粒子