【摘 要】
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三维重建是通过三维扫描仪器获取物体表面的三维点云数据,并将其转化为计算机识别和显示的三维模型,以便对物体进行定性和定量的分析、显示和处理的关键技术。由三维扫描仪器获得的三维点云数据不可避免的存在着大量的冗余点,为保证三维建模的质量与效率,有必要对点云进行精简等处理。经过精简等处理后的点云数据仍然是无法表现实物模型表面几何形状的散乱点集,如何对散乱点集进行高效准确的建模是三维重建技术的关键问题和主要
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三维重建是通过三维扫描仪器获取物体表面的三维点云数据,并将其转化为计算机识别和显示的三维模型,以便对物体进行定性和定量的分析、显示和处理的关键技术。由三维扫描仪器获得的三维点云数据不可避免的存在着大量的冗余点,为保证三维建模的质量与效率,有必要对点云进行精简等处理。经过精简等处理后的点云数据仍然是无法表现实物模型表面几何形状的散乱点集,如何对散乱点集进行高效准确的建模是三维重建技术的关键问题和主要目的。本学位论文以三维重建技术中的点云精简和曲面重建为研究重点,所取得的主要研究成果如下:(一)针对基于特征的点云精简适应性差的问题,提出了一种基于特征显著性的自适应精简算法(Adaptive Simplification Based on Feature Saliency,简称ASBFS算法)。算法的实施分为显著性计算和点云自适应精简两个阶段。在显著性计算阶段,首先提取全体点云的FPFH(Fast Point Feature Histograms,简称FPFH)特征,并利用K均值聚类生成特征单词;然后,在考虑单词间差异的基础上,融合单词内部的特征分散程度,形成显著性词典;最后,根据词典软编码单点特征,得到点云特征显著性。在点云自适应精简阶段,首先对全体点云划分均匀网格;然后根据网格内点云的特征显著性均值配置采样率,即,特征显著性越强,所配置的采样率越高,由此实现点云的自适应精简。理论分析与实验结果表明:ASBFS算法中的特征显著性计算能够区分出点云中的特征明显区域,精简不同尺寸、形状点云具有适应性,且精简最大误差和平均误差比其他算法的更小。(二)针对由于设备的测量误差获得的不规则数据,导致通过泊松曲面重建的曲面出的曲面存在不光滑或者漏洞的现象,提出了基于最小移动二乘(Moving Least Squares,简称MLS)优化的泊松曲面重建算法。该算法首先利用MLS法对周围数据点进行高阶多项式插值,实现点云平滑和数据重采样处理,然后通过构造并求解泊松方程,完成三维点云的高精度曲面重建。理论分析与实验结果表明:基于MLS优化的泊松曲面重建算法相比于传统泊松曲面重建算法和贪婪投影三角化,所重建的曲面柔顺度更好、光感度更高。
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