本文關(guān)鍵詞：基于Delaunay細(xì)化的散亂點(diǎn)云曲面重建研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《解放軍信息工程大學(xué)》 2015年

基于Delaunay細(xì)化的散亂點(diǎn)云曲面重建研究

李國俊  

【摘要】：逆向工程作為現(xiàn)代設(shè)計(jì)和制造的重要技術(shù),是CAD/CAM領(lǐng)域縮短產(chǎn)品設(shè)計(jì)與制造周期的重要手段之一,在汽車、文物考古、航空航天、武器裝備等行業(yè)有著廣闊的應(yīng)用前景。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字化測量技術(shù)的快速發(fā)展,獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的手段更加豐富、快速、便捷,如何對散亂點(diǎn)云進(jìn)行曲面重建已成為逆向工程發(fā)展的瓶頸。本文采用Delaunay細(xì)化方法,對不同類型點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行曲面重建。具體內(nèi)容包括:(1)基于Delaunay三角化曲面重建方法通常要求點(diǎn)云密度滿足r采樣條件,不適合處理海量點(diǎn)云。提出了一種保留邊界的非均勻采樣算法,在保留邊界點(diǎn)云的前提下,根據(jù)不同曲面細(xì)節(jié)特征自適應(yīng)地調(diào)整點(diǎn)云密度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)簡化后的點(diǎn)云可以較好地保留曲面邊界,且適用于基于Delaunay三角化曲面重建方法。(2)提出了一種基于Delaunay細(xì)化噪聲點(diǎn)云曲面重建方法。首先,根據(jù)移動最小二乘思想,引入抗差估計(jì)理論進(jìn)行局部代數(shù)球擬合,從而快速、穩(wěn)健地近似局部曲面;然后,利用AABB-tree對曲面包圍球進(jìn)行劃分,快速查詢與線段相交的包圍球,采用并行化技術(shù)快速計(jì)算線段與曲面交點(diǎn);最后,利用線段與曲面的交點(diǎn)不斷地進(jìn)行Delaunay細(xì)化,生成最終曲面。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法曲面重建精度較高,生成的三角面縱橫比好。(3)針對含尖銳特征的噪聲點(diǎn)云,提出了一種特征保留曲面重建方法。首先,采用Voronoi協(xié)方差矩陣法探測出初始特征點(diǎn)集,并利用特征線切向進(jìn)行聚類;其次,將各點(diǎn)移至其鄰域點(diǎn)沿特征線切向投影重心,以移動的距離為優(yōu)先權(quán)進(jìn)行均勻降采樣;然后,采用NNCrust算法生成特征線,并以角點(diǎn)附近的特征線切向?yàn)榧s束修復(fù)角點(diǎn);最后,利用基于保護(hù)球的Delaunay細(xì)化方法網(wǎng)格化曲面。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以完整地保留曲面尖銳特征,且具有較好的抗噪性。(4)針對含少量離群點(diǎn)的噪聲點(diǎn)云,改進(jìn)了基于Voronoi協(xié)方差矩陣曲面重建方法。以隱函數(shù)梯度在Voronoi協(xié)方差矩陣形成的張量場內(nèi)的投影最大化為目標(biāo),構(gòu)建隱函數(shù)微分方程,從而將曲面重建問題轉(zhuǎn)化為廣義特征值求解問題。采用離散外微分形式求解連續(xù)微分方程,在點(diǎn)云空間離散化過程中,引入概率測度理論定義曲面窄帶,提高了算法抵抗離群點(diǎn)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法無需點(diǎn)云法向、穩(wěn)健性較強(qiáng),生成的三角面縱橫比好。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.72
【目錄】：

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