散亂點(diǎn)云模型三角網(wǎng)格化處理算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著深度攝像、激光測距等三維測量和信息獲取技術(shù)的發(fā)展,使得人們能夠方便地獲得精度和密度都越來越高的物體表面三維數(shù)據(jù),利用物體表面三維數(shù)據(jù)來進(jìn)行三維模型曲面重建已成為近年來國際圖形學(xué)界的研究熱點(diǎn)之一,大大促進(jìn)了逆向工程技術(shù)、CAD/CAM以及其他快速原型制造技術(shù)的發(fā)展,并廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)、航空、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)城。而進(jìn)行散亂點(diǎn)云的三角網(wǎng)格化處理是進(jìn)行模型曲面重構(gòu)必不可少的前置處理步驟,也是最重要最關(guān)鍵的一步。因此,研究直接以散亂點(diǎn)云

2、數(shù)據(jù)為對象的三角網(wǎng)格化處理技術(shù),對快速構(gòu)造插值曲面及其在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的推廣使用都有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文的主要工作包括以下四個(gè)方面:
　　 1.在已有K-鄰域去噪算法的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步給出了對散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去除噪聲和漂移點(diǎn)的方法,該方法采用高斯函數(shù)作為權(quán)重函數(shù)來評估數(shù)據(jù)點(diǎn)對其K鄰近點(diǎn)的影響程度,可有效解決漂移點(diǎn)的自動(dòng)識別問題,并通過點(diǎn)云模型的平均兩點(diǎn)間距離值及平均影響程度等參數(shù)來判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為噪聲點(diǎn)以及離群點(diǎn),

3、提高了對散亂點(diǎn)云模型進(jìn)行去噪的模型自適應(yīng)性。
　　 2.為散亂點(diǎn)云模型提供了一種基于局部曲面分析技術(shù)的點(diǎn)云模型自適應(yīng)簡化算法,該算法借助空間分塊思想以及局部采樣密度分析完成點(diǎn)云模型的自適應(yīng)簡化。算法可以根據(jù)用戶指定簡化后的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)或簡化比例,完成任意規(guī)模大小的點(diǎn)云簡化。
　　 3.提出了一種散亂點(diǎn)云模型的快速增量三角網(wǎng)格化處理算法,該算法運(yùn)用波前(Wave Front)方法漸進(jìn)地由點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成物體表面的三角網(wǎng)格模型。以一

4、個(gè)“種子”三角形的三條邊初始化擴(kuò)展邊隊(duì)列,以逐漸生成的新邊為擴(kuò)展元素,借助一系列擴(kuò)展優(yōu)化準(zhǔn)則,快速完成最優(yōu)擴(kuò)展點(diǎn)的評估和三角面片的重建,增量地從當(dāng)前網(wǎng)格的邊界向外擴(kuò)展三角面片,從而完成整個(gè)散亂點(diǎn)云模型的三角網(wǎng)格化。該算法可有效識別帶孔洞的模型邊界,并能自然處理各種非凸模型的曲面散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù),具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。
　　 4.本文還將點(diǎn)云模型的三角網(wǎng)格化處理算法與點(diǎn)云模型的精簡算法結(jié)合起來,不僅可實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云模型多分辨率的三角網(wǎng)格顯示,而