平面散乱点三角剖分分治算法的实现

平面散乱点三角剖分在实践中有广泛应用。文中在分析已有算法的基础上,提出利用分治算法实现平面散乱点三角剖分。给出了算法实现流程并讨论了算法实现过程中几个重要问题。最终给出了实验结果。文中的研究对开展此类工作有借鉴和指导作用。     

平面散乱点三角剖分分治算法的实现

平面散乱点三角剖分在实践中有广泛应用。文中在分析已有算法的基础上，提出利用分治算法实现平面散乱点三角剖分。给出了算法实现流程并讨论了算法实现过程中几个重要问题。最终给出了实验结果。文中的研究对开展此类工作有借鉴和指导作用。     

周培德三角剖分不是最小权三角剖分

平面点集的（欧几里德）最小权三角剖分问题是计算几何和算法领域的一个长期悬而未决的公开问题,周培德于文献[1]中提出了一个新的平面点集三角剖分算,并称该算法能够获得最小权三角剖分,文中通过给出反例,证明了该三角剖分不是最小权三角剖分,因此,最小权三角剖分问题仍有待于进一步研究。     

基于凸四边形曲率的三角剖分优化准则

由3D散乱点集构造三角剖分在曲面造型中有着十分重要的作用，而剖分所采用的优化准则决定了最终的剖分结构。从曲率这一曲面内在特性入手，提出了一种空间凸四边形的曲率估计算法，据此还提出了一种新的基于该曲率的优化准则，即一种曲率最小优化准则，并通过一个例子详细地将这一新的优化准则与几种常用的优化准则做了比较，实验结果的分析表明，运用该优化准则得到的三角剖分具有较好的几何特性，在曲面重构和曲面设计等方面有很好的实用价值。     

点云三角剖分的软件实现

空间点云的三角化是机器视觉等领域中的一个共同的研究热点,研究的终极目标是对任何空间散乱点云都可以进行任何指定精度的、快速的、正确的三角剖分。软件(算法)通过多种三角剖分算法的集成提高软件对不同空间点云的适用性;通过多次三角形的全体优化和畸形三角形的删除保证三角剖分结果的正确性和优质性;通过采用大点云数据分次读取、合并点的读取和盒子参数提取、程序分阶段完成等措施提高程序运行的流畅性;通过参数设置对话框、操作结果数据对话框,操作结果的即时显示提高人机交互性和程序界面的友好性。实验证明该软件(算法)是实用的、正确的、快速流畅的、友好的软件(算法),其功能达到应用软件相应要求。     

三角剖分综述

多变形的三角剖分是计算几何中的基本问题,本文简述三角剖分的基本理论及应用,对三角剖分算法做简要的综述,为设计更好的三角剖分算法提供一定的依据。     

实现平面上散乱数据点三角剖分的算法

本文针对传统剖分方法的不足，基于轨迹生成和边界裁剪等技术，提出了实现包含若干内孔的复杂多边形区域内散乱数据点自动三角剖分的新方法，并给出用此法进行三角剖分若干实例。     

植物叶片点云三角剖分与分割的集成算法

对植物叶片点云进行三角剖分是使点云构成结构合理的三角网格,便于对植物叶片形态进行描述。对传统的基于区域生长的三角剖分算法进行改进,在三角剖分的同时对不连续点云进行分割;并在三角剖分的基础上对点云内部孔洞进行分析、修复。利用该算法对含有大量离群点的植物叶片点云进行三角剖分处理,结果表明,所提出的算法在完成点云三角剖分和分割的同时剔除了离群点的干扰,提取得到的点云边界及内部孔洞的修复,能满足植物建模中叶片重构的要求;该方法同时也对不连续物体表面的重构建模提供了有意义的参考。     

一个利用法矢的散乱点三角剖分算法

曲面上散乱点的三角剖分在曲面重建中发挥着重要作用,借助于曲面上的法矢信息和三维Delaunay三角剖分算法,该文给出了一种新的散乱点三角剖分算法,输入一组散乱点以及所在曲面S在这些散乱点处的一致定向的法矢信息,该算法将产生一张插值散乱点的三角网格曲面M,并且曲面M可以近似地看成是曲面S的三角剖分,算法的主要步骤分为两步：首先通过曲面S的一致定向的法矢信息,在曲面S的同一侧添加辅助点,利用这些辅助点来剔除Delaunay三角剖分中产生的不需要的三角片;然后将剩余的三角片连接成一张完整的网格曲面,与基于中轴的三角剖分算法相比,该文算法需要更少和更简单的计算,与局部三角剖分算法相比,该文算法可以更有效地避免重建后的曲面产生自交,该文的算法可用于任意拓扑的光滑曲面重建。     

用空间形状优化标准完成散乱数据的三角剖分

本文提出了一种三维散乱数据三角剖分时的空间形状优化标准，它可以保证三角剖分的空间形状变化均匀，具有保凸性，并且基于此三角剖分上的插值曲面比较光顺。     

光度立体技术的物体三维表面重建算法模拟与评价

为了提高基于光度立体法的物体三维表面重建精度,研究了几种常用三维表面重建算法的适用范围.介绍了几种常用重建算法(变分法、金字塔法、代数法)的基本原理及求解方法,指出了表面方向梯度的求解准确度是三维表面重建过程中的难点.在此基础上建立了朗伯半球体模型和实际拍摄的玻璃灯罩,从重建速度、重建精度等方面对几种算法进行了比较和评价.最后通过实验模拟和算法性能评价,表明了常用算法的重建精确度有限,并且时三维重建今后的研究进行了展望.     

基于IBR的三维重建新方法

在研究普通的平面图像的基础上,基于图像渲染(IBR)提出了一种新的建立立体模型的方式。能对普通的平面单幅图像进行特征点提取,从而半自动地生成所需要的立体效果。该方法直接从图像中提取信息,渲染出具有照片真实感的模型。实验结果表明,利用该系统渲染的三维模型准确真实,能够满足虚拟现实等应用的需要。     

基于OpenGL驱动的三维场景重构

基于OpenGL环境,提出利用场景渲染结果即帧缓存数据(主要包括颜色缓存及深度缓存)进行局部三维场景重构的方法.根据投影变换原理和深度缓存特点研究了逆投影变换,得到了三维点元的重构方法.在此基础上,利用帧缓存数据重构每像素对应的三维点元,从而构成相机坐标系下的三维点云模型,即原始三维场景在当前相机视角下的离散采样,被定义为虚拟视模型.根据透视投影和帧缓存的特点,分析了虚拟视模型的点位精度,实验表明虚拟视模型具有较高的相对精度.提出的场景重构方法具有天然的多分辨特性,支持场景简化与流式传输以及独立于场景的具体表示形式,可采用拦截方式从一般三维软件中实时重构虚拟视模型,从而提供了一种获取三维数据的新方法.     

Triangulation of 3D surfaces

A simple generator of graded triangular meshes on spatial surfaces is introduced in this paper. The algorithm is based on the approximation of the surface by tensor product polynomial patches which are uniquely mappable on a planar parametric space. Each of the patches is triangulated separately in its parametric space, using modified advancing front technique allowing for generation of pre-stretched elements, and the obtained triangulation is mapped back onto the original surface. Large effort has been devoted to the treatment of singularities arising on surfaces approximated by degenerated patches.     

三维约束Delaunay三角化的研究

概述了约束三角化的研究进展,着重分析了三维约束Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化中存在的问题,提出并论证了边界边、边界面片在Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化中存在的条件,讨论了存在性条件在实际工程中的应用范围,充实了三维约束Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化的研究基础,为三维Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化算法的设计提供了理论依据。     

Parallel 3D Delaunay Triangulation

The paper deals with the parallelization of Delaunay triangulation algorithms, giving more emphasis to pratical issues and implementation than to theoretical complexity. Two parallel implementations are presented. The first one is built on De Wall, an Ed triangulator based on an original interpretation of the divide & conquer paradigm. The second is based on an incremental construction algorithm. The parallelization strategies are presented and evaluated. The target parallel machine is a distributed computing environment, composed of coarse grain processing nodes. Results of first implementations are reported and compared with the performance of the serial versions running on a Unix workstation.     

基于图形语义理解的三维重建技术

分析了目前三维重建的方法所面临的困难和存在的问题,介绍了基于图形语义理解的三维重建技术的方法和过程,指出利用基于图形语义理解的三维重建方法的可行性与必要性,指出利用语义理解在解决三维重建面临的困难时所发挥的作用.最后,介绍了利用相图语义的理解对金属相图进行三维重建的过程和方法.     

基于多尺度CNN-RNN的单图三维重建网络

现有基于深度学习的三维重建算法主要从深度网络的单一层进行特征获取,二维图像特征提取不完整,造成三维重建效果不理想。为提高三维重建模型的精度及准确度,充分利用二维图像细节特征,有效转换为三维网络,提出一种基于多尺度CNN-RNN的单图三维重建网络。模型网络主要由三部分组成：二维编码器、转换器及三维编码器。模型借鉴高斯金字塔模型,构建多尺度网络,保留二维图像不同尺度上的特征值,通过RNN将其转换为三维特征。模型使用公共的ShapeNet数据集进行训练和测试,通过前后对比,发现使用多尺度特征提取的方法,模型具有更好的鲁棒性。与现有方法进行对比,本模型在飞机、柜子、汽车、显示器、灯、音响、沙发等模型的三维重建中拥有更好的重建效果。     

基于立体视觉的三维重建算法

针对PMVS(patch multi-view stereo)算法在三维重建过程中容易出现重建表面不够光滑和连续,某些区域与真实物体的形状有偏差,以及在片面扩展时算法的空间和时间复杂度非常高,在处理高分辨率图像时需要付出巨大的时间和空间代价等问题,提出了一种加入法向调整的PMVS改进算法,使重建出的表面在某些细节部位更加符合真实物体形状,同时通过采用多分辨率分级重建的策略在一定程度上缩短了算法的运行时间,提高了重建效率。通过实验表明了改进后的算法的准确性和高效性。     

基于Delaunay四面体剖分的网格分割算法

为了构建有意义曲面分片,提出一种基于Delaunay四面体剖分的网格分割算法.首先根据Delaunay四面体剖分得到多边形网格内部的四面体,求出每个面上反映网格内部信息的Delaunay体距离;然后对Delaunay体距离进行平滑处理,再对网格上面的Delaunay体距离进行聚类,用高斯混合模型对Delaunay体距离作柱状图的拟合,利用期望最大化算法来快速求得拟合结果;最后结合图切分技术,同时考虑聚类的结果、分割区域的边界平滑和视觉认知中的最小规则,得到最终的网格分割结果.实验结果表明,采用文中算法可以有效地实现有意义的网格分割.