基于二次曲面逼近的點(diǎn)云模型分割.pdf

1、在使用計(jì)算機(jī)數(shù)字化現(xiàn)實(shí)世界的過(guò)程中，相對(duì)于以往二維圖像，三維數(shù)據(jù)具有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。隨著現(xiàn)代三維掃描技術(shù)與建模技術(shù)的提高，基于采樣點(diǎn)的三維數(shù)據(jù)模型即點(diǎn)云模型，已經(jīng)逐漸結(jié)合到許多應(yīng)用領(lǐng)域中，同時(shí)也促進(jìn)了多學(xué)科交叉領(lǐng)域的發(fā)展。點(diǎn)云模型由于具備表示三維細(xì)節(jié)能力強(qiáng)、存儲(chǔ)簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，成為CAD/CG最常用的三維物體表示模型之一。對(duì)點(diǎn)云模型的處理已成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)，如研究針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲面重建、分割、布爾操作等。點(diǎn)云模型的分割作為點(diǎn)云模型研究的熱

2、點(diǎn)之一，近年來(lái)受到越來(lái)越多的關(guān)注。 點(diǎn)云模型表示的最大特點(diǎn)是不需要記錄和保存采樣點(diǎn)間的拓?fù)潢P(guān)系，與傳統(tǒng)的網(wǎng)格處理相比較，這種表示不但可以大大降低模型的存儲(chǔ)需求，并且在處理中具有很高的靈活性。我們的研究目標(biāo)是在點(diǎn)云模型只提供幾何信息的前提下，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云模型的分割。 本文研究利用任意類(lèi)型的二次曲面，即一般二次曲面對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)表示的三維物體表面分區(qū)域進(jìn)行擬合。我們采用基于變分(Variational)方法對(duì)三維物體表面進(jìn)行二次曲面

3、分區(qū)域擬合。變分方法和迭代聚類(lèi)有非常密切的聯(lián)系，可以利用更多的全局信息，因而比局部貪心算法有更好的效果。這種方法定義一個(gè)曲面擬合目標(biāo)函數(shù)，對(duì)給定數(shù)目的目標(biāo)區(qū)域，生成一個(gè)初始的區(qū)域劃分，然后采用Lloyd算法(也稱為k-means)進(jìn)行迭代，更新現(xiàn)有的劃分，迭代的每一步都使目標(biāo)函數(shù)不斷下降，直到收斂到某一個(gè)值，最終得到一個(gè)較好的區(qū)域劃分和對(duì)每個(gè)區(qū)域的曲面擬合。 本文主要貢獻(xiàn)如下： 1、實(shí)現(xiàn)基于二次曲面逼近的點(diǎn)云模型分割。以

4、往變分算法多是基于三角面片模型，點(diǎn)云模型上研究較少。本文利用K近鄰快速搜索算法，解決了點(diǎn)云模型無(wú)拓?fù)溥B接關(guān)系這一問(wèn)題，進(jìn)一步采用Lloyd算法(也稱為k-means)進(jìn)行點(diǎn)云分割。 2、提出了一種基于特征信息進(jìn)行點(diǎn)云簡(jiǎn)化的算法，并且應(yīng)用于Lloyd算法中，避免了對(duì)點(diǎn)云模型進(jìn)行全部數(shù)據(jù)的迭代，提高了效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法明顯降低了迭代次數(shù)，從而提高了計(jì)算速度。 本文主要解決了直接基于點(diǎn)云模型上采樣點(diǎn)去進(jìn)行點(diǎn)云分割這一問(wèn)題