散乱点云的三角划分算法研究

通过对当前的三角网格划分方法进行比较分析,提出了一种散乱点云的3D三角网格划分算法。该算法不需如同二维划分方法那样要对散乱点云对应的自由曲面分片投影,而是直接在3D空间,根据离散点集所对应的曲面形态变化,利用网格扩展、边界环分裂和边界环封闭,逐层收缩生成三角网格。该算法能方便地处理空间多种曲面的散乱点云数据,并且生成的三角网格形态优良,布局合理。     

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.     

一种散乱点云空间直接剖分算法

散乱点云的三角剖分在曲面重建中发挥着重要作用。在对三角剖分基本方法深入分析的基础上对此类点云提出了一种高效的重构算法。本算法将基于动态球策略的搜索算法引入到曲面重建中,源于增量式计算的思想,结合约束准则和设计的顶点度量函数,从基础三角面片开始扩展到覆盖整个物体表面。分析及实验结果表明,该算法能有效地对点云数据进行三角网格化,同时剖分后的三角网格曲面最大限度地保持了原有曲面的特性,证明了提出的基于动态球的曲面重构算法应用于散乱点云曲面重构问题的可行性。     

空间三角网格曲面的补洞方法*

由三维扫描仪对文物表面进行扫描得到网格数据后,先提取出破洞的边界,利用破洞边界三角形的法矢信息将破洞边界上的点投影到一个平面上,形成一个二维多边形;然后基于该二维多边形各内角及各边长度在多边形内插入新的离散点, 再将多边形内离散点三角网格化;最后用移动最小二乘近似法将破洞附近的点拟和成曲面,以此求出插入点的高度值,这样就得到了在三维空间中的网格数据。     

使用Lloyd Relaxation的物体表面网格化

根据输入的物体表面点云生成与表面点云拓扑结构一致且几何形状接近的三角网格,在计算机图形学建模中具有很重要的作用,提出一种基于Lloyd relaxation的模型表面点云网格化方法.首先从输人点云中随机选取一些样本点,样本点的数目可以指定;然后运用扩展的Lloyd relaxation算法将这些样本点沿着物体表面移动;当得到一个近似均匀的样本点分布后,运用改进的"crust"算法根据这些样本点生成三角网格.通过在每次relaxation过程中减少网格和曲面间体积的方法,使生成的三角网格与原始表面点云的几何形状接近.实验结果证明,该方法能正确、有效地生成输入点云模型的三角网格,并可以运用在三维物体表面重建和网格简化上.     

空间三角网格曲面的补洞方法

由三维扫描仪对文物表面进行扫描得到网格数据后，先提取出破洞的边界，利用破洞边界三角形的法矢信息将破洞边界上的点投影到一个平面上，形成一个二维多边形；然后基于该二维多边形各内角及各边长度在多边形内插入新的离散点，再将多边形内离散点三角网格化；最后用移动最小二乘近似法将破洞附近的点拟和成曲面，以此求出插入点的高度值，这样就得到了在三维空间中的网格数据。     

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.     

海量点云曲面增量拓扑重建

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.     

一种基于点云数据的快速曲面重构方法

研究激光扫描中的点云数据重构技术,提出一种基于规则点云数据的快速曲面重构方法。分析相邻扫描线之间数据点的相对位置关系,在三角剖分的基础上,设计改进的扫描线剖分算法,根据激光逐行扫描的特点,对点云数据进行不规则三角网格划分,利用几何关系进行配对构网,并在所建三角模型的基础上实现三角网格的局部优化和纹理映射,得到重建模型。实验结果表明,与传统Delaunay空间三角剖分算法相比,该算法可明显提高三角构网速度和质量,消除空洞,改善重建效果。     

散乱数据点集的三角划分算法研究

在对当前的三角网格划分方法进行比较分析后,提出了一种散乱数据点集的3D三角网格划分算法,该算法不需如同二维划分方法一样要对散乱点集对应的自由曲面分片投影,并可自然处理含有凹边界及孔域的曲面数据点集,利用网格扩展、边界环分裂和边界环封闭,根据曲面的变化逐层推进生成三角网格,使算法能方便地处理非封闭曲面、空间剪裁曲面、封闭曲面、空间多连通曲面等各种曲面的散乱数据。     

一种基于改进 PointNet++网络的 三维手姿估计方法

针对 PointNet++网络处理点云局部特征时因分组范围区过大导致计算量较大的问题,提出一种改 进的 PointNet++网络的三维手姿估计方法。首先对手势点云进行基于 Delaunay 三角剖分算法与 K 中位数聚类算 法相结合的三角剖分,得到手势点云的三角网格模型,并计算三角网格模型的边长均值;然后以三角网格模型边 长均值为半径,对最远点采样(FPS)的采样点进行球查询搜索,再根据搜索到的采样点个数极值对采样点云进行 K 近邻分组,并最终输入 PointNet 网络,完成三维手姿的位置估计。改进后的 PointNet++网络可以根据不同的点云 密度自动调整网络分组区域的局部提取点个数。实验结果表明,在不影响三维手姿估计精度的情况下,该方法提 高了 PointNet++网络的模型训练速度,并在三维手姿估计中可有效减少特征提取的计算量,使计算机能够更快地 捕捉手姿状态。     

散乱点云的三角网格重构

基于增量扩散法的思想,提出并实现了一个散乱点云的三角网格重构算法,算法首先利用体素网格的散列表对散乱点进行组织,然后在确定了初始种子三角形的基础上,基于活动边扩展规则构造新的三角形,使网格不断向周围扩展直到活动边表空为止,最后算法合并棱边并计算每个三角形的顶点法矢,最终构造出散乱点云的三角网格。     

点云重构三角网格的生长型神经气算法

为克服点云噪声、不均匀分布和复杂拓扑结构对三角网格重构的限制,改进了生长型神经气重构算法.以样本在网格局部投影作为神经元插入判据,自适应调节网格增长速度,保持几何变换与拓扑变换的协调.利用非流形边检测机制删除冗余连接,保持网格的拓扑有效性.网络学习过程中动态更新三角片结构,且在孔洞修复阶段扩大近邻查找范围,连接近邻节点中的边界点,直到网格收敛,最终得到正确的欧拉示性数.算例表明,改进的算法对带噪声点云具有鲁棒性,可根据非均匀点云的分布自动调整网格密度,且能重构具有复杂拓扑结构的曲面.重构的三角网格对曲面逼近精度较高,网格出度均匀,三角形近似等边.     

结合间接邻域的散乱点云三角网格曲面重构

对于非均匀散乱点云,多数基于区域生长方法的曲面重构往往容易出现孔洞等缺陷。针对该问题,在K邻域点集的基础上提出间接邻域点集的概念,对以点为生长对象进行区域生长的三角网格曲面重构方法进行了研究,实现三角网格曲面重构。以生长点的邻域点集为样点估算微切平面,将邻域点投影至该平面上,并按照右手定则、逆时针方向进行排序,通过拓扑正确性原则从点列中去除错误的连接点,优化局部网格,选择较好的连接点,实现网格曲面的区域生长。     

3D face reconstruction using images from cameras with varying parameters

In this paper, we present a new technique of 3D face reconstruction from a sequence of images taken with cameras having varying parameters without the need to grid. This method is based on the estimation of the projection matrices of the cameras from a symmetry property which characterizes the face, these projections matrices are used with points matching in each pair of images to determine the 3D points cloud, subsequently, 3D mesh of the face is constructed with 3D Crust algorithm. Lastly, the 2D image is projected on the 3D model to generate the texture mapping. The strong point of the proposed approach is to minimize the constraints of the calibration system: we calibrated the cameras from a symmetry property which characterizes the face, this property gives us the opportunity to know some points of 3D face in a specific well-chosen global reference, to formulate a system of linear and nonlinear equations according to these 3D points, their projection in the image plan and the elements of the projections matrix. Then to solve these equations, we use a genetic algorithm which consists of finding the global optimum without the need of the initial estimation and allows to avoid the local minima of the formulated cost function. Our study is conducted on real data to demonstrate the validity and the performance of the proposed approach in terms of robustness, simplicity, stability and convergence.     

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。     

六面体体元网格三维地质模型剖切算法

针对常用的六面体体元网格三维地质模型,提出了一种求剖切面的算法.首先,采用分层投影求交点的方式,将地质体模型与切割面投影到同一平面,三维空间下的地质体模型与切割面的剖切转化为二维平面上的四边形网格与切线段求交点的运算.为减少判交次数,先根据切线走势判断可能存在交点的区域,再对可能区域进行精确判交.其次,找到并求出不能通过投影方式得到的交点.然后,将得到的所有交点按规则组成四边形网格,对每个四边形三角化处理得到TIN形式的剖切面.最后,对该TIN面进行显示.实验证明了对六面体体元网格三维地质模型剖切的可行性.     

基于点云配准的人脸三维尺寸测量

接触式人脸三维尺寸测量易损坏表面特征,依赖于特征点标定,常含冗余信息.针对该问题,提出一种基于结构光与多视图图像点云配准的非接触式人脸三维尺寸测量方法.首先利用改进的迭代最近点算法建立转换函数,求出尺度因子、旋转矩阵和平移向量;然后基于模糊C均值算法对人脸面部进行聚类分割以获得候选区域;针对人脸表面离散点云不平整问题,...