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。     

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.     

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。     

散乱点云的自适应α-shape曲面重建

针对α-shape算法不适用于散乱非均匀点集曲面重建的问题,提出了一种基于点云数据局部特征尺寸（LFS）的自适应α-shape曲面重建改进算法。首先,以采样点的k-邻近点计算出负极点逼近曲面中轴（MA）;然后,根据近似中轴计算曲面在采样点处的局部特征尺寸,并依据局部特征尺寸对原始点云进行非均匀降采样;最后,根据三角面片的外接球半径和对应的α值自适应重建出物体表面。与α-shape算法相比,所提算法可以有效合理地减少点云数据量,点云简化率达到70%左右,同时重建结果中冗余三角面片更少且基本没有孔洞。实验结果表明,所提算法能够自适应地重建出非均匀点集的表面。     

棱边特征曲面拓扑逼近重建算法

针对含有棱边特征的曲面模型难以正确重建这一问题,提出一种基于网格曲面延拓求交重建棱边特征区域的算法.首先对点云进行邻域高斯映射聚类分析,剔除棱边特征点,对剩余点云以种子点增长算法实现平坦连通区域的分割;然后将增益优化后的边界样点邻域点集作为曲面局部样本,采用三次Bézier曲线延伸方向为制导对点云进行扩展,提高曲面延拓区域的光滑性;最后对延拓后的平坦区域重建结果进行求交,采用曲面裁剪的方法重建棱边特征.以斯坦福大学提供的采样点云作为曲面重建数据,实验结果表明,在重建含有棱边特征曲面的过程中,该算法可有效地避免孔洞与棱边凹痕等错误的出现,且对非均匀采样数据具有良好的适应性.     

基于Delaunay规则的无组织采样点集表面重建方法

表面重建在3维地理信息系统、计算机辅助设计与图形学、计算机造型、逆向工程、虚拟仿真等应用领域有着广阔的应用前景。在前人研究的基础上,提出了一种基于Delaunay规则的3维表面重建方法,通过将局部采样顶点投影到局部切平面上,利用Delaunay规则对投影点进行约束三角剖分,并将剖分得到的顶点连接关系映射到3维空间中,即可得到采样点之间的相互连接关系,实现采样曲面S的表面重建。实验结果表明,算法在表面重建过程中可以有效检测不充分采样区域以及表面边界部分,适用于开、闭两种类型曲面的表面重建。此外,算法还具有实现简单、运行高效等优点。     

基于Delaunay三角化的噪声点云非均匀采样

针对基于Delaunay三角化曲面重建方法要求点云密度满足ε-sample条件,提出了一种基于Delaunay三角化的噪声点云非均匀采样算法。首先,利用k-邻近点的Voronoi顶点计算出各点的负极点来逼近曲面中轴(MA);然后,根据近似中轴估计出曲面局部特征尺度(LFS);最后,结合Bound Cocone算法,删除多余的非边界点。实例表明,该算法可以准确、稳健地简化噪声点云,同时可以很好地保留曲面边界特征,经简化后的点云适用于基于Delaunay三角化的曲面重建方法。     

基于块的任意曲面上的纹理合成

一种新的曲面纹理合成技术被提出,它采用求最小割集来解决块拼接时的礁缝走样问题。算法在预处理期对模型的三维网格进行了重建,使其规则并且建立网格点与参数化栅格采样后的图像点一一对应的关系,无论对合成的速度和质量都有很大的提高。提出了在曲面上进行纹理粘贴的算法,对于渲染存在不完整性的自然物体取得了较好的效果。     

分片驱动的特征敏感曲面重建

为健壮处理包含尖锐特征或欠采样的数据点集,通过对基于边界推进曲面重建技术的扩展,提出一种分片驱动的、特征敏感的对无方向散乱数据点集进行曲面重建的算法.在一个光滑阈值的控制下,将曲面重建过程分成分片重建和特征缝合2个阶段.在分片重建中,从光滑的种子三角化区域开始进行边界推进三角化,并通过拓扑元素分类与特征检测对边界光顺和特征重定位,以进一步扩展该分片,重复该过程,得到对光滑区域三角化的一系列光滑分片;特征缝合阶段,在边界推进过程中将所有分离的分片或分片中的缝隙缝合在特征区域.这种两阶段的三角化策略可有效地处理含尖锐特征或不规则采样如不充分采样的点集,无需保证拓扑完整性的复杂数学测试,如协变分析和三角形相交检测等,基于局部光滑曲面的求交,可有效地恢复采样点集丢失的特征信息.实验结果表明,采用文中算法能健壮处理不规则采样点集,并生成特征敏感的高质量网格.     

月面地形重构系统中的并行Delaunay算法设计

三角剖分过程是影响三维重建系统实时性的瓶颈之一,为提高三角剖分速度,基于共享内存多核计算机设计并实现了并行Delaunay算法。该算法在分治三角剖分算法的基础上,通过改进子三角网归并过程及Delaunay三角网优化过程避免了并行计算中的数据竞争问题。利用月面仿真实验场真实地形数据在50万到500万不同规模的点云数据集上进行了实验,加速比最高可达6.44。除此之外,对算法复杂度、加速比以及并行效率进行了全面分析,并将算法实际应用于月面地形重构系统,实现了虚拟地形的快速构建。     

基于锥束CT的两类三维表面重构方法比较研究

目前锥束CT的三维重构主要采用面绘制,其方法有两类,即体素级重构和切片级重构。在对比两类方法的基础上,提出了一种新的二维切片轮廓重构与三维表面重构相结合的切片级重构方法,然后以标准MC算法和该算法分别对两个实例进行重构并比较。结果表明,该算法更适合工业产品的三维表面重构。     

一种基于散乱数据的自适应曲面重建算法

本文依据Shepard基本原理,提出了一种新的自适应曲面重建算法。该算法首先利用LMS方法优化改进型Shepard算法,求出由粗糙到细致的控制网格。再利用双线性插值方法进行曲面重建,同时保证曲面的平滑性。实验结果表明本文提出的算法能够有效地重建较高精度的曲面。     

心内膜表面几何模型三维重建算法研究

心内膜三维表面重建是心内膜三维标测系统中的关键问题。为了满足实际应用需求, 根据采集到的散乱点云数据的特点, 提出了一种改进的泊松表面重建算法。在估计表面点云法向量的基础上, 对表面点云法向量进行法向量一致化处理, 有效地控制时间复杂度, 快速重建出平滑的心脏模型。针对泊松表面重建算法中构建MC曲面出现的二义性问题, 提出一种消除二义性的简化改进方法, 可以更加精确地获取模型逼真表面, 提高重建的速度和精度。同时, 可以根据医生的要求, 对重建出的模型实时修正, 满足临床应用。最后, 通过实验验证了算法的有效性和可行性。     

基于形变模型的3D表面自适应重建

结合形变模型和ＡＣＤ方法提出了基于变形模型的３Ｄ表面自适应重建方法。同时引入了与图象统计特性有关的外力,使得表面重建结果与模型的初始位置无关,利用ＡＣＤ方法使模型自适应地改变其拓扑结构;为了提高表面重建的程度和鲁棒性,提出了多尺度重建算法,该方法适用于形状、结构复杂的物体重建,实验结果证明了该方法的有效性。     

基于ToF相机的三维重建技术

针对利用ToF相机实现物体的重建提出一种新的三维重建算法,通过分析物体重建过程的特点,对KinectFusion的重建算法进行改进。点云匹配过程包括粗匹配和精匹配两个过程,最后进行全局优化,提高相机位姿估计的精度,从而得到更精确的三维重建结果。利用泊松重建算法重建物体表面,相比于TSDF算法,能够实现完整表面的重建。提出结合强度图对深度图进行多边滤波的算法以及一种新的补空洞法则,增强深度图像。多边滤波算法在PSNR和SSIM的评估中都优于双边滤波结果,提出的三维重建算法与KinectFusion三维重建结果对比,表面更完整,重建结果更优。     

测量点集的简化及其隐式曲面重建误差分析

基于测量点集的模型重建是逆向工程中的关键环节,为提高模型重建精度和重建效率、保证为模型重建提供必需的信息,简化测量点集、分析重建误差是十分必要的。首先实现了一种测量点集的快速简化算法,然后提出了采用紧支撑径向基函数建立简化后点集的隐式曲面方程,从而实现重建误差分析的方法。实例结果表明,本文简化算法效率较高、效果良好,运用隐式曲面实现的重建误差分析为简化测量点集提供了误差依据。     

散乱数据拟合的自适应分片逆尺度空间算法

散乱数据拟合(逼近)是在信号处理、计算机图形学等领域中被广泛研究的问题, 近些年,利用优化方法获得散乱数据的稀疏表示逼近解也成为了优化和曲面重构交叉领域的热 点。基于由B 样条生成的PSI 空间中的散乱点曲面拟合问题和分片稀疏的联系,将分片稀疏性 引入到Bregman 逆尺度空间算法(ISS)中,提出一种自适应的分片逆尺度空间(aP_ISS)算法,处 理散乱数据的曲面拟合问题。通过对逆尺度空间系统分片符号一致性分析,得到了自适应分片 逆尺度空间系统的性能保证定理和避免了aP_ISS 参数的选取。应用到散乱点曲面重构问题上 的数值实验结果表明,该算法不仅可以有效拟合曲面,还能够较好保护分片稀疏性。     

Optimal Algorithm for Shape from Shading and Path Planning

An optimal algorithm for the reconstruction of a surface from its shading image is presented. The algorithm solves the 3D reconstruction from a single shading image problem. The shading image is treated as a penalty function and the height of the reconstructed surface is a weighted distance. A consistent numerical scheme based on Sethian's fast marching method is used to compute the reconstructed surface. The surface is a viscosity solution of an Eikonal equation for the vertical light source case. For the oblique light source case, the reconstructed surface is the viscosity solution to a different partial differential equation. A modification of the fast marching method yields a numerically consistent, computationally optimal, and practically fast algorithm for the classical shape from shading problem. Next, the fast marching method coupled with a back tracking via gradient descent along the reconstructed surface is shown to solve the path planning problem in robot navigation.