三角網(wǎng)格通常用來(lái)表示物體或場(chǎng)景的三維幾何形狀,已經(jīng)被廣泛運(yùn)用于測(cè)繪科學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)和文物保護(hù)等領(lǐng)域。近年來(lái),隨著便攜式掃描設(shè)備（如Laser、Microsoft kinect等）的普及,大量的三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)通過(guò)掃描和重建兩個(gè)過(guò)程獲得。然而,由于設(shè)備的物理缺陷和重建算法誤差等因素,掃描獲取的三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)不可避免地受到噪聲污染。為了消除噪聲的影響,本文研究基于稀疏優(yōu)化的三角網(wǎng)格高保真濾波方法,特別地針對(duì)兩個(gè)問(wèn)題,1)保持尖銳特征（角點(diǎn)、棱等）和非線性光滑區(qū)域,2)處理不同類型的噪聲,提出解決方案。針對(duì)保持尖銳特征和非線性光滑區(qū)域的問(wèn)題,本文提出了基于全變分模型和各向異性拉普拉斯算子的三角網(wǎng)格濾波方法。該方法通過(guò)聯(lián)合全變分模型和各向異性拉普拉斯正則項(xiàng)構(gòu)建面法向量濾波模型,能夠有效地去除噪聲,且較好地保持網(wǎng)格上的尖銳特征,避免在非線性光滑區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生“階梯”現(xiàn)象。除此之外,為了克服現(xiàn)有頂點(diǎn)位置更新算法中存在的二義性問(wèn)題,該方法還設(shè)計(jì)了一種顧及三角形朝向的頂點(diǎn)位置更新模型,能夠根據(jù)濾波后的面法向量,魯棒地重構(gòu)濾波結(jié)果網(wǎng)格,避免產(chǎn)生翻轉(zhuǎn)的三角形。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能產(chǎn)生高質(zhì)量的濾波... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：105 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
作者簡(jiǎn)歷
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 三維幾何建模
        1.1.2 三角網(wǎng)格濾波
        1.1.3 三角網(wǎng)格的相關(guān)定義
        1.1.4 稀疏優(yōu)化技術(shù)
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于濾波器的方法
        1.2.2 基于最優(yōu)化的方法
        1.2.3 基于頂點(diǎn)分類的方法
        1.2.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法
    1.3 兩階段濾波算法框架
        1.3.1 研究背景
        1.3.2 兩階段濾波方法框架基礎(chǔ)
        1.3.3 濾波誤差評(píng)價(jià)
    1.4 研究目標(biāo)與研究?jī)?nèi)容
        1.4.1 研究目標(biāo)
        1.4.2 研究?jī)?nèi)容
        1.4.3 技術(shù)路線
    1.5 論文組織
第二章 基于TV模型和各向異性拉普拉斯算子的三角網(wǎng)格濾波法
    2.1 引言
    2.2 基于全變分和各向異性拉普拉斯算子的法向量濾波
        2.2.1 法向量濾波模型
        2.2.2 基于變量分離法和ALM的求解算法
    2.3 顧及三角形朝向的頂點(diǎn)位置更新算法
        2.3.1 顧及三角形朝向的頂點(diǎn)位置更新模型
        2.3.2 迭代快速求解算法
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與比較
        2.4.1 參數(shù)影響分析
        2.4.2 視覺效果比較
        2.4.3 數(shù)值結(jié)果比較
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于各向異性二階正則項(xiàng)的三角網(wǎng)格濾波法
    3.1 引言
    3.2 三角網(wǎng)格上的各向異性二階算子
    3.3 變分三角網(wǎng)格濾波
        3.3.1 各向異性二階法向量濾波模型
        3.3.2 基于變量分離法和ALM的求解算法
        3.3.3 快速頂點(diǎn)位置更新
        3.3.4 三種差分算子的比較
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與比較
        3.4.2 參數(shù)影響分析
        3.4.3 視覺效果比較
        3.4.4 數(shù)值誤差比較
        3.4.5 局限性
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于三項(xiàng)稀疏先驗(yàn)的三角網(wǎng)格濾波法
    4.1 引言
    4.2 基于三項(xiàng)稀疏先驗(yàn)的法向量濾波
        4.2.1 法向量濾波模型
        4.2.2 基于變量分離法和ALM的求解算法
    4.3 魯棒的頂點(diǎn)位置更新
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與比較
        4.4.1 參數(shù)影響分析
        4.4.2 視覺效果比較
        4.4.3 數(shù)值誤差比較
        4.4.4 三種數(shù)據(jù)項(xiàng)的比較
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 結(jié)論與創(chuàng)新點(diǎn)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于魯棒法矢濾波和交替頂點(diǎn)更新的有效網(wǎng)格去噪（英文）[J]. Tao LI,Jun WANG,Hao LIU,Li-gang LIU.  Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(11)

博士論文
[1]基于聯(lián)合雙邊濾波器的點(diǎn)云特征保持濾波[D]. 鄭穎龍.華南理工大學(xué) 2018
[2]低扭曲幾何映射的研究[D]. 王春雪.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[3]三維幾何模型的重建與結(jié)構(gòu)優(yōu)化[D]. 劉源.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[4]數(shù)字幾何處理若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王軍.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于引導(dǎo)法向?yàn)V波的三角網(wǎng)格去噪算法[D]. 張王宇.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3424952