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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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测量点集的简化及其隐式曲面重建误差分析 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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径向基函数网络的隐式曲面方法 总被引:1,自引:0,他引:1
将径向基函数网络与隐式曲面构造原理相结合,提出一种构造隐式曲面的方法.首先以描述物体曲面的隐式函数为基础构造三元显式函数,然后用径向基函数网络逼近显式函数,最后从神经网络的仿真超曲面得到描述物体的封闭曲面;并证明了在理论上此等值面可以以任意精度逼近物体曲面.该方法具有光滑度高、稳定性好,尤其适用少量采样点情形等特点.实验表明,它具有很强的造型能力. 相似文献
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针对由点云数据重建的隐式曲面提出一种新的基于粒子系统的可视化算法。首先,基于平行线束的初始化方法在隐式模型表面找到均匀分布的采样点,避免原来粒子系统中的分割-死亡过程;用共轭梯度法替代原来粒子系统中的梯度下降法作为优化算法,将每一个椭圆粒子累进移动到低能量状态,避免了较长的收敛时间和围绕最小值的摆动现象;用贪婪选择法选择能够覆盖整个曲面的且不产生空洞的活动子集;松弛过程进一步改善依赖曲率的各向异性粒子采样。本文的粒子专门为基于Splats的表示法而设计,可以直接转换为椭圆Splats而不需要任何改动。因此,本算法可以快速、高质量地绘制出复杂隐式曲面模型。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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在曲面重构中,由于实际的曲面模型往往含有多个曲面几何特征,即由多张曲面组成,如果对使用激光法测量的“点云”数据直接进行拟合,将会造成曲面模型的数学表示和拟合算法处理的难度加大,甚至无法用较简单的数学表达式描述曲面模型,因此针对该问题,提出了一种基于数据点曲率变化的区域分割方法,即先对每一条扫描线上的数据点求取曲率值,然后将其中曲率值变化较大的点提取出来作为边界点,当边界确定后,再将云点数据分割成多个区域,由于每个区域一般具有较简单的几何特征,因此可用简单的数学模型来描述,并可重构单张曲面。该算法不仅原理简单、易于理解和编程,而且能提高曲面模型重构效率。 相似文献
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基于散乱点的增量式曲面逼近 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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针对三维重建时点云配准过程易受环境噪声、点云曝光、光照、物体遮挡等因素的影响,以及传统ICP配准算法配准精度低、耗时长等问题,提出一种基于自适应列文伯格-马夸尔特迭代式的点云配准方法。首先,对初始点云数据采用统计滤波和体素栅格滤波相结合的方式进行降噪预处理;然后,对滤波后的点云进行分层,剔除位于层外的外点数据,以提高后续点云配准的精度;针对传统点云特征描述方法计算量大的问题,使用平滑度参数提取点云特征,以提升点云配准的效率;最后,根据点云特征建立帧间点到线及点到面的约束关系,采用改进的列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)方法完成点云配准,构建较理想的三维重建模型。实验结果表明,提出的点云配准方法适用于室内及室外场景的三维重建,环境适应性强,且点云配准精度和效率都有较大提升。 相似文献
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This paper presents a fast and efficient surface reconstruction method from contour data sets. The reconstructed surface is defined as an implicit surface. We need not create any geometric skeleton and the blending of the three dimensional contour functions enables us to avoid the correspondence and the branching problems that occur in geometrical methods. Tests carried out with medical scanner data-sets show that the reconstruction may be performed at interactive rates. 相似文献
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在三维重建问题中,为了提高重建模型的精确度和完整性,需要增大三维重建的数据量,由此会增加重建的计算量和运行时间。针对该问题,对点云重建过程进行并行设计,降低耗时、提高三维重建的效率,提出在多核CPU、GPU架构和CPU/GPU异构环境下点云重建的并行算法,并在不同实验平台上对Kermit和hallFeng数据集进行了点云重建的并行实验。实验结果表明,相比于串行的点云重建算法,点云重建并行算法在保证重建精度的条件下,取得了较好的加速比,并且并行算法具有实验平台和数据规模的可扩展性。 相似文献