【摘 要】
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基于逆向工程的三维重建技术是人工智能、机器视觉和虚拟现实等前沿领域的热点和难点,也是人类在基础研究和应用研究中面临的重大挑战之一。三维重建技术是图像处理的一个重
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基于逆向工程的三维重建技术是人工智能、机器视觉和虚拟现实等前沿领域的热点和难点,也是人类在基础研究和应用研究中面临的重大挑战之一。三维重建技术是图像处理的一个重要研究分支,直接模拟人类双眼处理景物的方式,在三维地形仿真、军事侦查、3D通信、电子商务等领域有着非常广阔的应用前景。三维重建中的一个重要环节是特征点的三维重建,在获取的物体特征点的基础上通过一定的构造方法实现物体表面重建。本文研究的主要内容是三维重建技术中空间散乱点云的三角剖分方面,重点分析研究如何在生成高质量的三角网格的前提下降低三角剖分的时间和空间复杂度。本文在分析目前已有算法的基础上,分析了影响生成三角网格质量、时间和空间复杂度的因素,提出了以八叉树模型作为三角剖分的数据结构、利用增量法与分治法相结合的思想对空间散乱点云进行直接剖分的方法。最后通过实验证明本文算法生成的三角网格质量和时间空间复杂度明显优于传统算法;同时,剖分出的三角网格非常均匀,获得的网格骨架模型非常直观、清晰、真实地再现了物体的三维模型。
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