離散點云模型曲面重構(gòu)三種方式的研究及擴(kuò)展.pdf

1、在工業(yè)設(shè)計和制造中，經(jīng)常需要對已有的物體或部件進(jìn)行數(shù)字化，并建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型：首先通過掃描設(shè)備對物體模型進(jìn)行信息采集，得到一系列包含各種信息的空間數(shù)據(jù)點，即點云模型。點云模型是以離散采樣點為基元的幾何模型，具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單、存儲空間緊湊，表達(dá)復(fù)雜表面細(xì)節(jié)的能力等優(yōu)點。然而，點云模型一般不能被直接應(yīng)用，通常針對不同需要，采用不同的曲面表示方法對它們表示的模型進(jìn)行曲面重構(gòu)，這種處理方式也被稱為逆向工程。隨著科技的發(fā)展，具有高處理性能的三維

2、掃描設(shè)備不斷涌現(xiàn)，因此點云模型也越來越多，并且逐漸擁有大規(guī)模，高密度等特點。進(jìn)而對點云模型曲目重構(gòu)算法的效率和性能提出了更高的要求。 本文以點云模型曲面重構(gòu)為研究對象，研究并擴(kuò)展了三種常用曲面重構(gòu)方法：最小移動二乘法(MLS：Moving Least Squares Method)法，徑向基函數(shù)(RBF:Radial Basis Functions method)法和多層次單元分割(MPU：Multi-1evel Partiio

3、n ofUnlty method)法。這三種方法的處理方式不一樣，運用的范圍和所獲得結(jié)果曲面也不一樣。本文的研究成果主要分為以下三部分： (1)三種曲面重構(gòu)法的分析及優(yōu)化：分別研究討論三種方法的核心思想和數(shù)學(xué)模型，對某些方法性能和結(jié)果上的缺陷，給出優(yōu)化方案加以彌補。 (2)擴(kuò)展三種方法的曲面編輯操作功能：對前面所述方法進(jìn)行擴(kuò)展，提出對結(jié)果曲面編輯的處理方法，如基于MPU的布爾操作，基于RBF的融合操作等。 (3)