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3D点云复杂曲面重构关键算法研究

金龙存  
【摘要】:本文工作目的是对3D点云复杂曲面重构中的关键算法进行理论研究。激光扫描仪可采集得到具有复杂表面结构模型的原始点云数据。本文研究了原始点云数据的预处理问题;实现了基于点云的空洞插值算法;研究了变分法隐式曲面理论;针对复杂的点云表面实现了快速变化表面重构算法;并对较大点云模型数据实现了点云模型动态载入算法。取得了以下创新成果: 首先,针对原始点云数据中存在的噪声,提出了一种新的点云抗噪算法,能有效去除点云噪声,并对点云噪声有一定的抑制作用,通过对比实验验证了算法性能;第二,根据实际问题中模型点云数据的结构特征,一般模型点云数据存在着空洞问题,研究利用Hermite曲面理论和细节描述子算法,提出了一种新的空洞插值算法,能有效对点云表面中存在的空洞进行恢复,实验结果说明了空洞插值算法的有效性;第三,分析了点云表面理论模型,针对表面细节恢复上的难题,提出了变分法隐式曲面重构算法,可较好地重构模型细节部分,对比实验结果验证了算法的优越性能;第四,结合空洞插值算法和变分法隐式曲面算法,提出了一种新的快速表面重构算法,通过对比实验说明了算法具有优良的性能指标,可有效重构3D点云模型的快速变化表面;最后,根据实际情况,针对大规模点云数据从外存无法一次性地载入内存的问题,提出了点云模型动态载入算法,利用有效的降维算法进行了点云模型的精简,并实现了模型的实时重构。 通过研究五个关键算法,经对比实验表明,文中提出的算法具有良好的性能,为实现3D点云复杂曲面重构及后续应用提供了良好的途径。


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