散乱点云数据的高阶平滑隐式曲面重建

针对三维扫描或三维重建获取的散乱点云数据曲面重建问题, 提出基于拉普拉斯规则化的高阶平滑算法。首先, 计算点云数据的包围盒并离散化得到体素空间; 其次, 在体素空间根据隐式曲面的梯度和点云位置、法向信息建立目标函数, 并通过对目标函数的拉普拉斯规则化达到控制重建曲面光顺效果的目的; 再次, 根据最优化原理将重建问题转换为一个稀疏线性方程组求解问题; 最后, 通过步进立方体算法得到重建曲面的三角网格表示。定性和定量的实验结果表明, 该方法重建曲面绘制效果和精确度优于常用的Poisson方法。     

三维散乱点云快速曲面重建算法

提出了一种基于Delaunay三角剖分的三维散乱点云快速曲面重建算法。算法首先计算点云的Delaunay三角剖分, 从Delaunay四面体提取初始三角网格, 根据Voronoi体元的特征构造优先队列并生成种子三角网格, 然后通过区域生长的方式进行流形提取。实验结果表明, 该算法可以高效、稳定地重构具有复杂拓扑结构、非封闭曲面甚至是非均匀采样的点云数据。与传统的基于Delaunay的方法比较, 该算法仅需要进行一次Delaunay三角剖分, 无须极点的计算, 因此算法的重构速度快。     

海量点云曲面增量拓扑重建EI北大核心CSCD

针对现有的曲面重建算法难以兼顾大规模采样数据的重建效率与重建曲面拓扑正确性的问题,提出一种基于局部Delaunay网格剖分的曲面增量重建算法.该算法采用波前扩展的策略,通过波前环的扩张、分裂、重叠面片的消除等步骤,将局部重建过程传播至每个样点的邻近区域,获得插值于采样点集的二维定向流形网格曲面,实现整个采样点集的增量拓扑重建;在曲面局部重建过程中,分别基于局部区域的Cocone算法与二维投影点集的Delaunay网格剖分方法重建曲面的尖锐区域与平坦区域,其中局部区域重建曲面网格的边界的正确性由区域之外的少量辅助样点保护.实验结果表明,文中算法具有较高的重建效率,适用于封闭和非封闭海量点云数据的重建;且在采样密度符合要求的情况下,重建的网格曲面与原表面拓扑同构.     

基于VTK的三维点云曲面重建研究

针对三维点云数据重建效率低、不能实时交互等问题,利用鲁棒性强的Power Crust算法和三维可视化类库Visualization Toolkit (VTK)的良好并行机制与强大的图像处理能力,实现了三维点云数据曲面快速重建.该算法使用Power Crust对三维点云进行曲面重建,接着对得到的网格进行线性调整、简化和平滑,最后引入VTK进行渲染、绘制、显示,并实时交互.实验结果表明,该算法可以加快散乱点云数据的重建速度,较好地保持了点云数据的拓扑结构,提高了曲面重建的精确性和鲁棒性,且交互性强,适合实时处理.     

基于散乱点集的曲面重建

基于散乱点集的曲面重建是计算机图形学和虚拟现实等领域的研究热点.在对基于散乱点集的曲面重建经典算法进行综述的基础上,较详细地讨论了基于成长型神经网络的曲面重建方法和基于法向量场的曲面重建方法.     

基于变形网格法的高密点云曲面重建

针对散乱点云庞大的特点,为提高其曲面重构效率,提出了一种三维高密散乱点云的曲面重建方法。该法首先构建一均匀网格,再通过拟合网格每个单元格的顶点到所输入点集中最近的点来实现对网格单元格进行变形,然后根据每个单元格中顶点状态模型构建三角片。该方法运行速度快,占用内存少。最后通过实例分析验证了该方法的有效性。     

散乱点的快速曲面重建方法

空间散乱点的曲面重建有着广泛的应用前景，是当前国际上的研究热点之一，Crust算法是一种基于计算几何中的Voronoi周期图的曲面重建算法，它算法简单，重建结果精细，但是由于计算量太大，其应用受到了限制，为此提出了一种依据采样点的局部特征尺度对原始采样集进行不均匀降采样的方法，在保证采样集能够满足重建要求的前提下，使参与重建的表面点数大为降低，减少了重建算法的计算量，从而提高了重建的速度，这一方法还可以应用于网络简化，通过剔除某些顶点达到简化之目的。     

基于散乱点的增量式曲面逼近

针对用接触式三维点数据获取设备快速输入的物体表面散乱点云数据,提出了增量式B样条曲面快速逼近算法．该算法首先要获得重建曲面的边界数据,以生成初始曲面;然后对输入的散乱数据点云用投影法计算出其参数值;再用模板子块在曲面上移动,反算出模块子块的控制点;最后更新整个曲面的相应控制点,实现边输入、边逼近,即增量式曲面逼近．在输入过程中可看到曲面逐渐逼近目标曲面的过程,在误差大的区域可以增加输入点来改善曲面逼近效果．对于复杂曲面进行多次投影计算散乱数据点参数及曲面逼近,可达到良好效果．     

基于RBF神经网络的点云数据曲面重建快速算法

在分析现有重构方法局限性的基础上,给出了一种基于神经网络的点云数据重构三维网格形状的快速算法。首先对点云数据进行归一化处理;然后进行特征线提取,并以特征线为基础对曲面进行分割。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点或曲面的控制网格,通过神经网络的权值约束实现曲线段或曲面片之间的连接。实验结果表明,使用该方法能快速获得形状良好的网格曲面。     

三维空间散乱点集快速曲面重建的研究与实现

提出了一种快速曲面重建方法。针对Power crust算法提出一种不均匀降采样技术,根据曲面的局部特征大小对采样点进行削减,从而在不破坏原曲面拓扑特性的情况下,使参与曲面重建的采样点数目降低。实验结果表明,改进后的算法运行效率有所提高。     

基于边界检测的三维散乱点快速曲面重建算法

针对Power Crust算法提出一种带边界检测的不均匀降采样算法。曲面重建前先通过该算法减少参与运算的采样点,表面特征丰富的区域削减的采样点数远小于特征不丰富的区域,再进行曲面重建。通过实例表明该算法大大加快了散乱点数据的重建速度,而且很好地保持了模型表面的特征,能够较为真实地重建出曲面模型。     

散乱数据点的细分曲面重建算法及实现

提出一种对海量散乱数据根据给定精度拟合出无需裁剪和拼接的、反映细节特征的、分片光滑的细分曲面算法．该算法的核心是基于细分的局部特性，通过对有特征的细分控制网格极限位置分析，按照拟合曲面与数据点的距离误差最小原则，对细分曲面控制网格循环进行调整、优化、特征识别、白适应细分等过程，使得细分曲面不断地逼近原始数据．实例表明：该算法不仅具有高效性、稳定性，同时构造出的细分曲面还较好地反映了原始数据的细节特征。     

针对密集点云的快速曲面重建算法

为了能够快速地从高密度散乱点云生成三角形网格曲面,提出一种针对散乱点云的曲面重建算法.首先通过逐层外扩建立原始点云的近似网格曲面,然后对近似网格曲面进行二次剖分生成最终的精确曲面;为了能够处理噪声点云,在剖分过程中所有网格曲面顶点都通过层次B样条进行了优化.相比于其他曲面重建方法,该算法剖分速度快,且能够保证点云到所生成的三角网格曲面的距离小于预先设定容限.实验结果表明,文中算法能够有效地实现高密度散乱点云的三角剖分,且其剖分速度较已有算法有大幅提高.     

基于局部曲面拟合的散乱点云简化方法

随着数据获取手段的进步,散乱点云数据在三维重建中获得越来越广泛的应用,然而庞大的数据量往往影响重建的效率。现有简化算法中采用的曲率计算方法精度不高,导致模型特征模糊。本文在分析曲面特征的基础上给出了一种曲面特征的定量描述方法。该方法采用局部曲面拟合得到曲面在一点处的近似曲面,然后用法曲率在360度范围内的平均值代替平均曲率来描述曲面在一点处的特征。简化时采用K-D树剖分点云数据,根据子节点所包含的采样点数、空间区域大小和曲面特征大小控制简化过程。实验结果表明,该方法能够更好地保持曲面的几何特征,从而证明了算法的有效性。     

散乱点云的快速增量网格重建算法

散乱数据的网格重建是数字几何处理的基础性技术之一.本文提出一种快速增量式散乱点云网格重建算法,运用波前( Wave Front)方法渐进地由点云数据生成物体表面的网格模型.该算法以一个”种子”三角形初始化搜索队列,以逐渐生成的新边为搜索元素,借助Kd-树空间划分技术和搜索约束条件,快速完成优化点的评估及三角面片重建,可在保证网格质量的同时,过滤部分对重建效果意义不大的点.实验表明,该算法能够高效、可靠地生成具有不同几何复杂度的原始曲面二维流形三角网格逼近,适用于海量数据点的网格重建.     

点云数据集的隐式曲面重构研究进展

点云数据的曲面重建就是对扫描设备获得的物体散乱数据点重建三维物体表面,它被广泛应用于计算机动画、目标识别、数据可视化以及地理信息系统。点云的隐式曲面重建由于能够去除点云噪声,修补孔洞和裂缝,不需要拼接和平滑等后续处理,成为点云数据集曲面重构的重要方法。文中综述了目前一些主要的隐式曲面重构方法,就隐式模型以及相应的曲面重构算法的优缺点进行了分析比较,并对隐式曲面重构存在的问题和未来发展方向作了相应的分析和讨论。     

基于三坐标测量数据的点云曲面重构

基于CMM测量数据,针对鼠标数据的特点,进行了边界拟合、特征识别、分片重建、光滑拼接等技术的研究.利用三次B样条拟合边界曲线,利用微分几何方法进行曲面特征的识别与分割,利用拉伸及放样法进行曲面片重构,最后进行曲面片相交、剪裁、过渡完成最终的鼠标模型.     

海量散乱点的曲面重建算法研究

基于海量散乱点的曲面重建在机械产品测量造型、计算机视觉、根据切片数据的医学图像重建等领域中有重要应用.给出了一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息(包括测点法矢、曲面边界信息)的散乱点集为处理对象,自动生成物体表面的三角网格模型的算法.该算法首先根据测点的邻近测点估算曲面在该测点处的法矢,并采用优化的顺序对法矢方向进行调整以使各测点处的法矢都指向曲面外侧,最后用步进立方体算法输出三角网格模型.采用新的方法计算切平面,不但进一步提高了效率,而且改善了曲面边界及尖锐棱边区域的重建效果.还提出并解决了法矢方向传播中可能出现的局部“孤岛”问题.同时,提出了一种对海量数据进行空间划分的算法,从而大大提高了海量数据的处理效率.应用实例表明,算法效果良好     

点云曲面的多层次几何图像表示

提出了点云曲面的几何图像表示方法．通过球面极坐标将点云曲面的几何信息及表面属性信息映射到二维图像中;对于结构复杂的点云曲面,提出了多层次图像的方法,达到了对点云曲面的精确表示．利用该方法易于实现对点云曲面的压缩、编辑、简化、模型检索、渐进传输等．