文物是文化傳承的重要載體,但是受自然環(huán)境與人類活動的影響,文物會出現(xiàn)不同程度的損毀,修復(fù)文物、還原文物全貌一直是各大文物修復(fù)基地工作的重點(diǎn)。傳統(tǒng)文物修復(fù)采用手工翻�；蝠ね了苄�,這類接觸式修復(fù)方式不可避免會對文物造成二次損傷。隨著三維數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步,無損、高效的數(shù)字化修復(fù)方式走入了文物修復(fù)者的視線。逆向工程與快速成型技術(shù)為文物的數(shù)字化修復(fù)提供了技術(shù)支持。在逆向工程中,采用點(diǎn)云精簡完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)量的壓縮,提高數(shù)據(jù)處理效率,但現(xiàn)有研究往往忽略了特征點(diǎn)的提取問題,使得精簡后的模型部分特征點(diǎn)丟失。另外,表面存在的孔洞使得模型特征點(diǎn)丟失更為嚴(yán)重,嚴(yán)重破壞了模型的完整性。因此,本文著重研究了點(diǎn)云模型特征點(diǎn)提取與孔洞修補(bǔ),實(shí)現(xiàn)了文物的數(shù)字化修復(fù)。論文主要研究內(nèi)容如下:（1）提出一種基于反距離權(quán)重與密度的點(diǎn)云特征點(diǎn)檢測算法。算法基于閾值檢測思想,可適用于多種類型點(diǎn)云模型的特征點(diǎn)檢測,根據(jù)點(diǎn)云初始分布計算反距離權(quán)重與點(diǎn)云密度,以基于反距離權(quán)重的加權(quán)等效合力與點(diǎn)云密度作為綜合檢測參數(shù)判定目標(biāo)點(diǎn)是否為特征點(diǎn)。提取出點(diǎn)云模型中的特征點(diǎn)后,根據(jù)平均曲率對非特征點(diǎn)分區(qū),對不同區(qū)域設(shè)置不同精簡率完成點(diǎn)云精簡。實(shí)... 

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 課題研究的目的與意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 數(shù)字化文物修復(fù)國內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.3.2 點(diǎn)云模型特征點(diǎn)檢測算法國內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.3.3 孔洞修補(bǔ)算法國內(nèi)外現(xiàn)狀
    1.4 論文的研究內(nèi)容與技術(shù)路線
第2章 相關(guān)技術(shù)與理論
    2.1 逆向工程中的關(guān)鍵技術(shù)
        2.1.1 數(shù)據(jù)獲取方式
        2.1.2 逆向工程中主要數(shù)據(jù)類型
        2.1.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.1.4 逆向軟件
    2.2 快速成型技術(shù)
    2.3 逆向工程與快速成型技術(shù)的數(shù)據(jù)對接
    2.4 孔洞修補(bǔ)算法相關(guān)原理
        2.4.1 孔洞類型
        2.4.2 三角網(wǎng)格模型中的邊界識別方法
        2.4.3 點(diǎn)云重建與三角剖分
        2.4.4 曲率
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于特征點(diǎn)提取的點(diǎn)云精簡
    3.1 基于反距離權(quán)重與密度的特征點(diǎn)檢測算法
        3.1.1 點(diǎn)云拓?fù)潢P(guān)系建立
        3.1.2 微切平面擬合
        3.1.3 基于反距離權(quán)重的加權(quán)等效合力計算
        3.1.4 點(diǎn)云密度計算
        3.1.5 特征點(diǎn)檢測
    3.2 基于平均曲率的點(diǎn)云精簡
        3.2.1 平均曲率估算
        3.2.2 點(diǎn)云精簡
    3.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.3.1 特征點(diǎn)檢測算法實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.3.2 點(diǎn)云精簡實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于改進(jìn)波前法的孔洞修補(bǔ)算法
    4.1 三角網(wǎng)格模型的孔洞邊界識別
    4.2 離散點(diǎn)插入與檢驗(yàn)
        4.2.1 孔洞邊界預(yù)處理
        4.2.2 離散點(diǎn)與三角面插入
        4.2.3 新增頂點(diǎn)合理性檢驗(yàn)
        4.2.4 Delaunay 檢驗(yàn)
    4.3 基于法矢和曲率的新增頂點(diǎn)調(diào)整
        4.3.1 三角網(wǎng)格模型頂點(diǎn)法矢估算
        4.3.2 三角網(wǎng)格模型頂點(diǎn)曲率估算
        4.3.3 頂點(diǎn)調(diào)整
    4.4 基于多向波前法的島嶼孔洞修補(bǔ)
    4.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 數(shù)字化文物修復(fù)實(shí)現(xiàn)
    5.1 數(shù)據(jù)采集
    5.2 數(shù)據(jù)處理
        5.2.1 點(diǎn)云模型去噪
        5.2.2 點(diǎn)云模型拼接
        5.2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡
        5.2.4 孔洞修補(bǔ)
    5.3 文物復(fù)制品的快速成型制造
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參與的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于泊松方程的孔洞修補(bǔ)算法[J]. 李月雯,耿國華,魏瀟然.  計算機(jī)工程. 2017(10)
[2]采用密度空間聚類的散亂點(diǎn)云特征提取方法[J]. 張雨禾,耿國華,魏瀟然,石晨晨,張順利.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[3]一種散亂點(diǎn)云的均勻精簡算法[J]. 李仁忠,楊曼,劉陽陽,張緩緩.  光學(xué)學(xué)報. 2017(07)
[4]自由曲面熔覆路徑的點(diǎn)云切片算法研究[J]. 黃海博,孫文磊,黃勇,陳影.  激光技術(shù). 2017(05)
[5]具有自適應(yīng)壓縮機(jī)制的STL網(wǎng)格模型切片方法[J]. 王亞萍,寇晨光,葛江華,隋秀凜,王磊.  哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報. 2017(01)
[6]曲面細(xì)節(jié)特征保持的三維模型孔洞修復(fù)方法[J]. 劉震,王艷賓,白麗麗,繆永偉.  計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2016(12)
[7]動態(tài)生長的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)云重建技術(shù)[J]. 張月,戴寧,劉浩,李大偉.  計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2016(09)
[8]一種改進(jìn)的最小二乘平面擬合算法[J]. 李偉,孫元超,李宗春,王永強(qiáng),郭風(fēng)成.  測繪科學(xué). 2017(01)
[9]采用半邊編碼的三角網(wǎng)格拓?fù)鋽?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[J]. 張應(yīng)中,謝馥香,羅曉芳,王欽瑞.  計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2016(02)
[10]基于馬爾科夫隨機(jī)場的散亂點(diǎn)云全局特征提取[J]. 張靖,周明全,張雨禾,耿國華.  自動化學(xué)報. 2016(07)

碩士論文
[1]三維激光掃描點(diǎn)云邊界檢測和孔洞修補(bǔ)技術(shù)研究[D]. 胡志勝.中國礦業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于逆向工程技術(shù)的文物數(shù)字化建模及應(yīng)用[D]. 姚增凱.陜西科技大學(xué) 2014
[3]面向數(shù)控加工的三角網(wǎng)格法矢量與曲率計算方法研究[D]. 趙秋艷.湖南大學(xué) 2013
[4]三維數(shù)字技術(shù)在博物館中的應(yīng)用探究[D]. 李英赫.內(nèi)蒙古大學(xué) 2013
[5]基于激光掃描技術(shù)的文物三維數(shù)字化方法研究與應(yīng)用[D]. 周亞男.陜西科技大學(xué) 2012
[6]散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理相關(guān)算法的研究[D]. 劉立強(qiáng).西北大學(xué) 2010
[7]三角網(wǎng)格離散曲率估計和Taubin方法改進(jìn)[D]. 齊寶明.大連理工大學(xué) 2008



本文編號：3705050