三维模型获取及网格简化算法研究

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随着计算机科学技术的高速发展,三维模型因其较二维图像更为接近现实、更符合人类视觉习惯和更生动直观的立体效果,广泛地应用于虚拟现实、文物考古、医疗成像系统以及影视游戏等领域中。随着三维获取技术的发展,获取的三维模型数据量也伴随着高速增长,对计算机存储、绘制显示、处理、网络传输等提出了很高的要求。值得注意的是,在一些情形下并不需要如此高分辨率的细节模型。因此,本文在分析三维模型获取技术的基础上,采用基于Bumblebee2双目立体视觉系统来获取三维数据。此外,阐述三维网格模型简化理论,分析当前简化算法的优劣,提出了一个改进的简化算法,较好地折中三维模型的大数据量和计算机的处理能力。本文首先介绍了研究背景和研究意义,介绍了三维模型获取技术及三维网格模型简化的研究现状,讨论了双目立体视觉三维重建及关键的处理步骤,包括摄像机标定、图像预处理、立体匹配和三维重建等主要环节,并详细介绍了使用Bumblebee2双目摄像机获取立体图像对及进行上述三维重建的每个步骤,从而获取到三维数据。其次,分析了三维网格模型简化中经典QEM算法存在的不足,提出了一个基于不平度的边折叠网格简化算法,通过定义基于顶点法矢量的不平度作为权值并嵌入到QEM算法的二次误差测度中,使得误差测度不仅能度量距离偏差,而且能反映模型局部表面重要几何细节特征,在大规模简化之后仍能很好地保持模型的重要细节特征。在此基础上,设计了一个基于OpenGL的三维网格模型简化系统,并利用三维人脸网格模型和兔子网格模型将本文算法与QEM算法及其改进算法进行对比,实验结果验证了本文算法的有效性。
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