特征驱动的曲面重建*

提出了基于散乱空间点集进行曲面重建的新方法,从点集的空间位置信息中提取待建曲面的内蕴特征量——法向和曲率,利用点集的这些特征信息来确定拓扑重建的搜索空间,采用面片生长的方式重建曲面。该方法在快速获得正确拓扑连接的同时,直接生成了用较少的面片就能保持曲面特征的优化网格。     

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.     

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.     

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。     

基于曲面局平特性的散乱数据拓扑重建算法

提出了一种基于曲面局平特性的,以散乱点集及其密度指标作为输入,以三角形分片线性曲面作为输出的拓扑重建算法.算法利用曲面的局平特性,从散乱点集三维Delaunay三角剖分的邻域结构中完成每个样点周围的局部拓扑重建,并从局部重建的并集中删除不相容的三角形,最终得到一个二维流形拓扑曲面集作为重建结果.该算法适应于包括单侧曲面在内的任意不自交的拓扑曲面集,并且重建结果是相对优化的曲面三角形剖分,可以应用于科学计算可视化、雕塑曲面造型和反求工程等领域.     

支持STL数据源的网格曲面动态空间索引

针对STL文件格式存在网格顶点数据冗余以及缺乏面片邻接信息等缺陷,提出一种基于多维动态空间索引的显式曲面拓扑重建算法,在消除网格顶点数据复本的过程中逐步构建网格曲面顶点的KD树,通过该索引提高顶点数据复本消除效率,并基于KD树叶节点层数据存储的开放性融入半边数据结构,实现曲面拓扑结构的快速重建。最后,对6个不同规模的数据模型进行实验:与采用R^*-Tree、数组、散列表作为索引等方法相比,所提出的KD树与半边结构融合的动态空间索引在处理近百万面片的数据文件时,去除冗余顶点用时11.93 s,拓扑重建仅仅需要2.87 s,大大减少了冗余顶点的去除时间和拓扑重建时间,并且有效支持网格曲面拓扑邻域信息的快速查询,查询时间在1 ms之内,远小于对比算法所用时间。实验结果表明:所提算法能够提高网格曲面冗余顶点去除效率和拓扑重建效率,实现网格曲面拓扑邻域信息的快速查询。     

分段光滑曲面重构的面片图稀疏优化方法

针对离散点云拓扑关系恢复及特征提取困难的问题,提出了一种健壮有效的分段光滑曲面重构方法。获得由基函数集定义的局部曲面面片图,建立尖锐特征节点的拓扑连接,通过求解一个稀疏优化问题,获得每个节点基函数的最优系数,并输出清洁的流形网格曲面。实例证明,该算法实用性好,对分段光滑曲面重构效果理想。     

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.     

基于拓扑不变性的GSRBF隐式曲面重建

为提高大规模点云曲面重建的精度和效率,提出一种基于拓扑不变性的全局支撑的径向基函数(GSRBF)隐式曲面重建算法。结合Hausdorff算法,根据点云的主曲率和高斯曲率引入一个临界值,防止提取特征点时产生较大误差,构造特征点点云拓扑同胚的拓扑结构;引入八叉树网格划分法进行点云拓扑关系的构造,通过构造与模型控制网格拓扑同胚的拓扑结构来重建曲面的拓扑;构造基函数确定特征点的影响范围,将其归一化得到曲面拓扑上的单位分解,复合单位分解与特征点得到隐式曲面。实验结果表明,该算法适用于任意拓扑的曲面重建,具有较高的精度和效率。     

二阶多面体网格中关键特征控制的表面重建技术

针对基于二阶多节点多面体网格的表面重建过程中存在的准确拓扑及绘制、传输代价等问题,提出了一种基于关键特征控制的表面重建技术.研究并分析了二阶多节点多面体单元等参插值函数的性质特征,在网格单元棱边插值计算曲面轮廓点,在网格表面及体内提取曲面的几何特征关键点;根据3类插值关键点间的逻辑关系制定了令拓扑准确唯一的面片三角化规则及修复策略,设计了基于关键点的三角面片压缩索引结构.实验结果表明,该方法可准确计算并描述基于二阶多节点多面体网格单元的曲面几何拓扑结构,反映网格单元内部面片的真实凹凸性质,克服了拓扑二义性,具备对不同精度要求的适应性,并有效降低了绘制与传输代价.     

壳空间剖分的隐式曲面三角化

提出了一种曲率自适应的壳空间剖分隐式曲面三角形化新方法.新方法首先采用粒子系统对隐式曲面进行采样,通过高斯曲率约束粒子的生成,使生成的网格模型在曲率大的区域具有较多的小三角形,在曲率小的区域具有较少的大三角形,从而使网格模型更好地逼近隐式曲面.新方法在每个采样粒子处沿曲面法线正负方向延伸适当距离得到两个附加点,对所有附加点进行四面体化形成对隐式曲面逼近的壳空间四面体网格,在每个壳空间四面体中抽取三角形,所有抽取的三角形拼合得到隐式曲面的三角网格表示.与以往方法相比,新的三角网格化方法更具有鲁棒性,可一次性获得高质量的三角形网格.最后给出了对常用隐式曲面进行三角化的实例比较,显示了新方法的有效性.     

Exploration of local surface geometry with minimum number of contact points and surface normal information

In this paper, we propose a method of exploring the surface geometry of an unknown object by touch. The method is based on the idea that a three-dimensional surface geometry can be reconstructed from two principal curvatures of the object which are estimated from three concurrent curves. First, the process to minimize the number of contact points is addressed for the approximation of an arbitrary curve, which uses normal vectors at the contact points. Then, an algorithm for reconstructing a three-dimensional local surface from four contact points, two of which can be used to compute a normal curvature, is presented. Lastly, our method is applied to cylindrical, spherical and planar objects in simulation and experiments for validation.     

基于多幅实拍照片为真实景物模型添加纹理

利用实拍照片为基于真实景物创建的几何模型添加纹理的方法正在受到广泛的关注,实拍照片与几何模型的配准是这项技术的关键.以往方法采用3D-2D特征点匹配或侧影轮廓线匹配的方法进行配准,因此对空间物体的表面特征或轮廓线形状有特殊的要求.提出了一种新的配准方法来解决这一问题,由于采用了基于图像重建的采样点模型与已知几何模型在空间中匹配的方法实现配准,因而充分利用了物体几何形状本身的拓扑和曲率等信息,并可以一次性地实现所有图像与空间物体的配准.实验结果表明,该方法可以解决一部分用以往的方法尚无法处理的实际问题,且在重建空间采样点分布较为合理的情形下,纹理映射效果非常理想.     

Approximation of a Variable Density Cloud of Points by Shrinking a Discrete Membrane

This paper describes a method to obtain a closed surface that approximates a general 3D data point set with nonuniform density. Aside from the positions of the initial data points, no other information is used. Particularly, neither the topological relations between the points nor the normal to the surface at the data points are needed. The reconstructed surface does not exactly interpolate the initial data points, but approximates them with a bounded maximum distance. The method allows one to reconstruct closed surfaces with arbitrary genus and closed surfaces with disconnected shells.     

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。     

基于截面数据的C1插值融合曲面重建

为了避免NURBS曲面重建需要进行节点矢量相容的问题，提出了一种双方向融合插值的[C1]参数曲面重建方法，该方法先后分段插值截面上连续的数据点、截面曲线以构造样条曲线和曲面片，并引入融合算法进行曲线、曲面拼接，从而得到光滑的待建曲面。该方法不会产生由节点插入所带来的大量的数据冗余以及复杂的计算过程，同时采用了融合的思想来处理曲线、曲面的拼接，改良了传统参数曲线、曲面拼接方法需要满足边界条件的缺陷。     

Generation of Smooth Surfaces by Controlling Curvature Variation

To satisfy a designer's intention for constructing aesthetic shapes such as automotive bodies, we propose a surface generation method. In the surface design process, designers determine shapes according to their great concern for the reflected images of vehicle surroundings, shade lines and highlight lines. Since reflection and shading are affected by changes of surface normal, the curvature variation of the surface, which represents the change of the surface normal, should be smooth and distributed as designers want. The proposed method controls curvature distribution directly by determining a surface shape from an evolute, which is a locus of the curvature center of the generatrix and moves along directrices to form the surface. It first generates evolutes of boundary curves to be generatrices as rational Bezier curves, then interpolates their shapes with the Bezier polygons, and locates the interpolated shape to the corresponding position of the directrices. By applying this method, we have confirmed that a smooth shape is generated from four boundary curves.     

基于四阶偏微分方程的光滑曲面重构方法

常用的基于散点的曲面重构方法如克里金插值法、样条曲面拟合法等存在计算量大、重构曲面不光滑或无法插值已知散点等问题。为此,提出一种基于四阶偏微分方程的曲面重构方法。该方法首先选择一个四阶偏微分方程,并对其构建差分格式,进而分析该差分格式的稳定性和收敛性。在稳定性和收敛性条件下,采用演化的思想,通过有限差分法迭代求解偏微分方程的数值解,并将其稳态解作为原始曲面的逼近。以地质勘探中实际测井数据为例,采用偏微分方程曲面造型方法重构地质曲面,结果表明,该方法计算简便,构造的曲面具有自然光顺性且可以插值于已知散点。     

Sign of Gaussian curvature from curve orientation in photometricspace

We compute the sign of Gaussian curvature using a purely geometric definition. Consider a point p on a smooth surface S and a closed curve γ on S which encloses p. The image of γ on the unit normal Gaussian sphere is a new curve β. The Gaussian curvature at p is defined as the ratio of the area enclosed by γ over the area enclosed by β as γ contracts to p. The sign of Gaussian curvature at p is determined by the relative orientations of the closed curves γ and β. We directly compute the relative orientation of two such curves from intensity data. We employ three unknown illumination conditions to create a photometric scatter plot. This plot is in one-to-one correspondence with the subset of the unit Gaussian sphere containing the mutually illuminated surface normal. This permits direct computation of the sign of Gaussian curvature without the recovery of surface normals. Our method is albedo invariant. We assume diffuse reflectance, but the nature of the diffuse reflectance can be general and unknown. Error analysis on simulated images shows the accuracy of our technique. We also demonstrate the performance of this methodology on empirical data