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基于三维散乱点云的曲面重构技术研究

作　者: 赵平建
导　师: 孙玉文
学　校: 大连理工大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 曲面重构三角网格散乱点云形变模型
分类号: TP391.72
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 450次
引　用: 7次
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内容摘要

曲面重构技术是逆向工程中CAD建模、医学图像可视化等研究领域中的一个重要问题,是逆向工程的重要组成部分。基于三维散乱点云的曲面重构技术更是当前研究的热点,也是其中的重点和难点。本文以三维散乱点云为研究对象,对曲面重构技术进行了较为深入的研究,提出了一种基于形变模型的曲面重构方法。首先,针对三维散乱点云提出了一种快速构造初始三角网格的方法。该方法通过定义形状系数,计算出三维散乱点云内部凸形空间中的一点,把这点定义为球心,把球心到散乱点的最短距离定义为球半径,然后在球面上均匀取点并进行三角网格剖分,最后细化三角网格并映射到球面。该方法可以设定参数对初始三角网格进行控制,并快速地构造高质量的三角网格。然后,以初始三角网格为形变模型,提出一种自适应最短距离逼近方法。该方法针对三维散乱点云进行数据分块,提出“自约束”方法来计算三角网格顶点的单位法矢并保证法矢向外,并对三角网格顶点的逼近规则进行了设定。由此,计算出每个顶点到散乱点云的最短距离,使顶点沿其外法矢方向逼近目标曲面,每个顶点逼近之后,其对应最短距离点也相应改变。在逼近过程中,对三角网格进行综合优化来保证高质量的三角网格。最后,本文在3^1/2细分方法的基础上,采用了一种新的细分方法。在每次细分中,首先在三角面上生成F-顶点,然后按照最大的最小内角准则对三角形进行边翻转优化。本文的细分方法可以达到细分效果的同时又优化了三角形,效果较好。细分完成后,通过把网格顶点映射到散乱点云得到重构曲面。本文把算法应用于三维散乱点云,通过曲面重构实例,验证了本文算法的可行性和有效性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-20
  1.1 研究的背景和意义  9-10
  1.2 数据采集方法及数据类型综述  10-13
    1.2.1 数据采集方法  10-12
    1.2.2 离散数据类型  12-13
  1.3 国内外相关技术研究现状  13-19
  1.4 论文的主要研究工作  19-20
2 初始三角网格模型的构造  20-36
  2.1 重构算法概述  20-21
  2.2 三角网格基础知识  21-29
    2.2.1 Voronoi图  21-22
    2.2.2 Delaunay三角化  22-23
    2.2.3 三角网格优化准则  23-24
    2.2.4 常用三角剖分方法  24-29
  2.3 数据结构  29-30
  2.4 初始三角网格模型构造方法  30-34
  2.5 实例验证  34-35
  2.6 本章小结  35-36
3 自适应最短距离逼近  36-45
  3.1 概述  36
  3.2 基于水平集思想的形变模型逼近  36-43
    3.2.1 水平集基本理论  36-38
    3.2.2 数据分块  38-39
    3.2.3 确定三角网格顶点法矢  39-40
    3.2.4 设定逼近规则  40-42
    3.2.5 逼近  42-43
  3.3 实例验证  43-44
  3.4 本章小结  44-45
4 三角网格的优化和细分  45-55
  4.1 三角网格优化  45-51
    4.1.1 概述  45
    4.1.2 优化方法  45-50
    4.1.3 实例验证  50-51
  4.2 三角网格细分  51-54
    4.2.1 概述  51-53
    4.2.2 细分的实现  53
    4.2.3 实例验证  53-54
  4.3 映射完成曲面重构  54
  4.4 本章小结  54-55
5 算法的实现及实例验证  55-60
  5.1 算法的实现  55-57
  5.2 实例验证  57-59
  5.3 本章小结  59-60
结论  60-61
参考文献  61-65
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  65-66
致谢  66-67

基于三维散乱点云的曲面重构技术研究

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