本文關(guān)鍵詞：點(diǎn)云處理方法研究及在文物虛擬復(fù)原中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 逆向工程 點(diǎn)云預(yù)處理 LOP算子 點(diǎn)云均勻化 點(diǎn)云簡(jiǎn)化

【摘要】：秦皇陵兵馬俑作為世界第八大奇跡,是學(xué)者們研究中國(guó)古代的政治、經(jīng)濟(jì)、文化等信息的重要載體,而發(fā)掘出土的秦俑多已破損,用逆向工程手段對(duì)破損的兵馬俑碎片進(jìn)行數(shù)字化采集得到的原始數(shù)據(jù)往往包含很多噪點(diǎn),且這些碎片點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大,使后續(xù)的虛擬拼合工作更為復(fù)雜。針對(duì)文物虛擬復(fù)原的需求,本文對(duì)文物點(diǎn)云模型的優(yōu)化方法展開研究,研究工作如下：1、提出了基于改進(jìn)LOP算子(Locally Optimal Projection)即局部最優(yōu)投影算子的文物點(diǎn)云模型去噪與平滑方法。在點(diǎn)云模型去噪處理中采用加權(quán)LOP算子即WLOP算子,解決了LOP算子在去噪過(guò)程中對(duì)點(diǎn)云模型邊緣處理效果不理想的問(wèn)題；在點(diǎn)云模型平滑處理中采用散亂點(diǎn)云保凸插值方法改進(jìn)LOP算子,有效避免了在平滑處理過(guò)程中導(dǎo)致的點(diǎn)云模型局部體積收縮問(wèn)題,提高了點(diǎn)云模型質(zhì)量。2、提出了基于粒子仿真和自適應(yīng)曲率采樣相結(jié)合的點(diǎn)云簡(jiǎn)化算法,該算法針對(duì)粒子仿真簡(jiǎn)化后容易出現(xiàn)空白區(qū)域和自適應(yīng)曲率采樣容易導(dǎo)致點(diǎn)云模型細(xì)節(jié)流失的不足,采用兩種方法相結(jié)合的點(diǎn)云簡(jiǎn)化算法,解決了傳統(tǒng)單一算法中出現(xiàn)的效率低下和簡(jiǎn)化效果不佳的問(wèn)題,在保證點(diǎn)云規(guī)模精簡(jiǎn)的同時(shí),有效地保留了原始模型的顯著幾何特征,為后續(xù)處理過(guò)程提供了可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。3、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于兵馬俑點(diǎn)云模型的優(yōu)化系統(tǒng),該系統(tǒng)具有點(diǎn)云自動(dòng)去噪、散亂點(diǎn)云均勻化以及點(diǎn)云的特征保持簡(jiǎn)化三個(gè)功能。將上述研究方法應(yīng)用在文物模型數(shù)據(jù)的優(yōu)化過(guò)程中,較好的保留了文物模型的細(xì)節(jié)特征,為后續(xù)的文物拼接過(guò)程奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：逆向工程 點(diǎn)云預(yù)處理 LOP算子 點(diǎn)云均勻化 點(diǎn)云簡(jiǎn)化
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：K85;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與歷史意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 點(diǎn)云去噪研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 點(diǎn)云簡(jiǎn)化研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 國(guó)內(nèi)相關(guān)機(jī)構(gòu)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容14
• 1.4 文章的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 點(diǎn)云處理技術(shù)概述16-24
• 2.1 數(shù)據(jù)獲取16-19
• 2.1.1 三維建模方法16-17
• 2.1.2 測(cè)量方法17-18
• 2.1.3 基于激光掃描儀的建模18-19
• 2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)類型19-20
• 2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理20-22
• 2.3.1 點(diǎn)云去噪與平滑20-21
• 2.3.2 補(bǔ)洞21-22
• 2.3.3 點(diǎn)云簡(jiǎn)化22
• 2.4 本章小結(jié)22-24
• 第三章 基于改進(jìn)LOP算子的點(diǎn)云去噪與平滑對(duì)比研究24-34
• 3.1 背景介紹24-26
• 3.1.1 噪聲的產(chǎn)生24-25
• 3.1.2 LOP算子25-26
• 3.2 基于WLOP算子的點(diǎn)云去噪26-29
• 3.2.1 WLOP算子26-27
• 3.2.2 WLOP算法步驟27-28
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析28-29
• 3.3 點(diǎn)云平滑29-33
• 3.3.1 改進(jìn)的LOP平滑算子30-32
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于特征保持的點(diǎn)云簡(jiǎn)化34-44
• 4.1 相關(guān)概述34-35
• 4.2 常用的散亂點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法35-37
• 4.2.1 包圍盒法35-36
• 4.2.2 均勻網(wǎng)格法36
• 4.2.3 隨機(jī)采樣法36
• 4.2.4 曲率采樣法36-37
• 4.2.5 粒子仿真法37
• 4.3 粒子仿真-自適應(yīng)曲率采樣簡(jiǎn)化算法37-42
• 4.3.1 粒子仿真-自適應(yīng)曲率采樣算法簡(jiǎn)介37-38
• 4.3.2 粒子仿真-自適應(yīng)曲率采樣算法流程38-40
• 4.3.3 粒子仿真-自適應(yīng)曲率采樣算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果40-42
• 4.4 本章小結(jié)42-44
• 第五章 兵馬俑三維模型優(yōu)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)44-50
• 5.1 系統(tǒng)流程44-45
• 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)45
• 5.3 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境45-46
• 5.4 應(yīng)用展示46-48
• 5.5 本章小結(jié)48-50
• 總結(jié)與展望50-52
• 本文小結(jié)50
• 未來(lái)工作展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-58
• 致謝58

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