本文關鍵詞：基于Delaunay細化的散亂點云曲面重建研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《解放軍信息工程大學》 2015年

基于Delaunay細化的散亂點云曲面重建研究

李國俊  

【摘要】：逆向工程作為現(xiàn)代設計和制造的重要技術,是CAD/CAM領域縮短產品設計與制造周期的重要手段之一,在汽車、文物考古、航空航天、武器裝備等行業(yè)有著廣闊的應用前景。隨著計算機技術和數(shù)字化測量技術的快速發(fā)展,獲取點云數(shù)據(jù)的手段更加豐富、快速、便捷,如何對散亂點云進行曲面重建已成為逆向工程發(fā)展的瓶頸。本文采用Delaunay細化方法,對不同類型點云數(shù)據(jù)進行曲面重建。具體內容包括:(1)基于Delaunay三角化曲面重建方法通常要求點云密度滿足r采樣條件,不適合處理海量點云。提出了一種保留邊界的非均勻采樣算法,在保留邊界點云的前提下,根據(jù)不同曲面細節(jié)特征自適應地調整點云密度。實驗結果表明,經(jīng)簡化后的點云可以較好地保留曲面邊界,且適用于基于Delaunay三角化曲面重建方法。(2)提出了一種基于Delaunay細化噪聲點云曲面重建方法。首先,根據(jù)移動最小二乘思想,引入抗差估計理論進行局部代數(shù)球擬合,從而快速、穩(wěn)健地近似局部曲面;然后,利用AABB-tree對曲面包圍球進行劃分,快速查詢與線段相交的包圍球,采用并行化技術快速計算線段與曲面交點;最后,利用線段與曲面的交點不斷地進行Delaunay細化,生成最終曲面。實驗結果表明,該算法曲面重建精度較高,生成的三角面縱橫比好。(3)針對含尖銳特征的噪聲點云,提出了一種特征保留曲面重建方法。首先,采用Voronoi協(xié)方差矩陣法探測出初始特征點集,并利用特征線切向進行聚類;其次,將各點移至其鄰域點沿特征線切向投影重心,以移動的距離為優(yōu)先權進行均勻降采樣;然后,采用NNCrust算法生成特征線,并以角點附近的特征線切向為約束修復角點;最后,利用基于保護球的Delaunay細化方法網(wǎng)格化曲面。實驗結果表明,該算法可以完整地保留曲面尖銳特征,且具有較好的抗噪性。(4)針對含少量離群點的噪聲點云,改進了基于Voronoi協(xié)方差矩陣曲面重建方法。以隱函數(shù)梯度在Voronoi協(xié)方差矩陣形成的張量場內的投影最大化為目標,構建隱函數(shù)微分方程,從而將曲面重建問題轉化為廣義特征值求解問題。采用離散外微分形式求解連續(xù)微分方程,在點云空間離散化過程中,引入概率測度理論定義曲面窄帶,提高了算法抵抗離群點能力。實驗結果表明,該算法無需點云法向、穩(wěn)健性較強,生成的三角面縱橫比好。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：解放軍信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.72
【目錄】：

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本文編號：166050