【摘要】：灰塑是廣州傳統(tǒng)建筑特有室外裝飾藝術(shù),其復(fù)雜的工藝和獨(dú)特的藝術(shù)表現(xiàn)風(fēng)格,使其成為世界非物質(zhì)文化遺產(chǎn)之一。但是對(duì)于灰塑的永久保存和工業(yè)化生產(chǎn)的問(wèn)題,一直困擾著灰塑藝術(shù)家們。隨著逆向工程技術(shù)的不斷進(jìn)步,使這一問(wèn)題有了解決的可能。逆向工程的體系結(jié)構(gòu)主要由點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、曲面重建以及快速制造等幾部分組成,其中曲面重構(gòu)是最為關(guān)鍵的技術(shù)�，F(xiàn)代建模的主流技術(shù)是NURBS曲線曲面重構(gòu),由于灰塑復(fù)雜的藝術(shù)形態(tài),采用單張NURBS曲面描述灰塑作品比較困難,若使用多張,則處理曲面片問(wèn)的拼接有一定難度,不僅運(yùn)算量大,還容易產(chǎn)生裂縫。針對(duì)NURBS曲面的不足,本文提出了一種更適用于灰塑作品重建的方法——一種智能的細(xì)分曲面方法,該方法通過(guò)低分辨率的控制網(wǎng)格和定義控制網(wǎng)格的細(xì)分規(guī)則來(lái)表示光滑曲面,規(guī)則簡(jiǎn)單,拓?fù)溥m應(yīng)能力強(qiáng)。主要研究?jī)?nèi)容如下：(1)提出一種針對(duì)灰塑點(diǎn)云特性的Delaunay三角化優(yōu)化算法。針對(duì)灰塑的“散亂點(diǎn)云”數(shù)據(jù)特性,本文對(duì)Delaunay三角化進(jìn)行了研究。Delaunay三角化一直是應(yīng)用最為廣泛的點(diǎn)云數(shù)據(jù)網(wǎng)格化算法之一,主要可以分為兩類(lèi)：一種是將點(diǎn)云進(jìn)行區(qū)域性的分解,將每個(gè)區(qū)域進(jìn)行特殊標(biāo)注,并對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行三角化,各個(gè)擊破的算法策略；一種是將攝取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行有序排列,每個(gè)點(diǎn)都標(biāo)記上對(duì)應(yīng)的坐標(biāo),把相鄰的兩個(gè)點(diǎn)作為三角形的兩個(gè)基點(diǎn),再插入一個(gè)點(diǎn),構(gòu)成三角形,以此重復(fù)在每個(gè)相鄰的點(diǎn)之間。通過(guò)研究這兩種算法的特性之后,本文將這兩種算法進(jìn)行了合成,并進(jìn)行了一定程度的改進(jìn),形成了一種更為高效的點(diǎn)云三角化算法,兩者結(jié)合后可以對(duì)任何一塊區(qū)域的點(diǎn)云集進(jìn)行Delaunay三角化,使用這種改進(jìn)后的方法,能更有效地實(shí)現(xiàn)由于灰塑復(fù)雜的藝術(shù)形態(tài)而導(dǎo)致點(diǎn)云數(shù)據(jù)邊界復(fù)雜區(qū)域過(guò)多難以網(wǎng)格劃分的問(wèn)題。(2)提出一種針對(duì)灰塑曲面特性的網(wǎng)格方法。通過(guò)分析大量的灰塑作品的曲面特性,將點(diǎn)云網(wǎng)格的線條進(jìn)行特別的分類(lèi)。運(yùn)用能量消耗最低的方法優(yōu)化點(diǎn)云網(wǎng)格的頂點(diǎn)坐標(biāo),再處理優(yōu)化處理之后的點(diǎn)云網(wǎng)格的重要點(diǎn),最后把優(yōu)化的點(diǎn)云以線性方程的形式進(jìn)行計(jì)算。這種方法能夠提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理之后的網(wǎng)格和灰塑作品的曲面之間的契合度,優(yōu)化有的網(wǎng)格質(zhì)量對(duì)后續(xù)的處理將起到重要作用,如果網(wǎng)格質(zhì)量太差,最后重建出來(lái)的灰塑曲面的質(zhì)量也會(huì)相應(yīng)降低。重建后的曲面將更為準(zhǔn)確的表達(dá)出灰塑作品的藝術(shù)氣息,使灰塑作品在未來(lái)的工業(yè)化運(yùn)用中有更大的實(shí)際應(yīng)用空間,減少人力成本,加速產(chǎn)品流水型生產(chǎn)。(3)提出一種針對(duì)灰塑作品點(diǎn)云數(shù)據(jù)特性的智能細(xì)分曲面算法灰塑作品有這樣一種特性,局部區(qū)域工藝精細(xì)度極高,局部區(qū)域工藝極其簡(jiǎn)潔且形狀相似,針對(duì)這種點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特性,本文提出一種智能的自感應(yīng)式Loop細(xì)分方法,利用這種方法可以有效地避免相識(shí)區(qū)域的重復(fù)性細(xì)分,通過(guò)計(jì)算曲面任意點(diǎn)的曲率,對(duì)所有點(diǎn)云的曲率進(jìn)行曲率相似性比較,這樣可以大大降低相似區(qū)域過(guò)度細(xì)分所產(chǎn)生的能源浪費(fèi)和計(jì)算負(fù)荷,同時(shí)可以對(duì)相似點(diǎn)云的區(qū)域進(jìn)行平滑處理,避免因過(guò)度相似而導(dǎo)致曲面產(chǎn)生斷痕。點(diǎn)云數(shù)據(jù)的細(xì)分曲面在邊界區(qū)域的奇異點(diǎn)C1連續(xù),文中提出基于自適應(yīng)Loop的網(wǎng)格細(xì)分方法,首先對(duì)三角網(wǎng)格模型進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)三角網(wǎng)格進(jìn)行頂點(diǎn)優(yōu)化,得到擬合控制網(wǎng)格。然后對(duì)擬合控制網(wǎng)格中的頂點(diǎn)進(jìn)行修正,對(duì)頂點(diǎn)修正后的控制網(wǎng)格進(jìn)行拓?fù)湫螤顑?yōu)化,反復(fù)迭代求解,生成滿(mǎn)足要求的Loop細(xì)分曲面。
【圖文】：

供后續(xù)的Ｄｅｌａｕｎａｙ子三角網(wǎng)的合并使用。邊界點(diǎn)改動(dòng)為：左終止點(diǎn)－左起逡逑始點(diǎn)－右起始點(diǎn)－右終止點(diǎn)，即刪除左邊起始點(diǎn)至左終止點(diǎn)、右終止點(diǎn)至右起始點(diǎn)之間逡逑的電，把剩余點(diǎn)合并。如圖２－２所示，邊界點(diǎn)（公式）與其相臨的電分別相連組成新逡逑的三角形，如圖（Ｃ）所示。逡逑尊尊逡逑（ａ）邐（ｂ）邐（ｃ）逡逑圖２－２邋Ｄｅｌａｕｎａｙ子三角網(wǎng)合并示意圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ２－２邋Ｄｅｌａｕｎａｙ邋ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ邋ｎｅｔ邋ｍｅｒｇｅ邋ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ逡逑７逡逑

Ｒ？ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏ？邋ａｆｔｅｒ邋ｍｓｃｆｔｉｏｇ邋ｖｅｒｔｅｘ邋ＩＳ逡逑（ｂ）逡逑圖２－１插入新結(jié)點(diǎn)１６與老結(jié)點(diǎn)相連后的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角網(wǎng)的高效合成逡逑Ｆｉｇｕｒｅ２－１邋Ｔｈｅ邋ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ邋ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ邋ｏｆ邋Ｄｅｌａｕｎａｙ邋ｔｒｉａｎｇｌｅ邋ｎｅｔ邋ａｆｔｅｒ邋ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｎｅｗ邋ｎｏｄｅ逡逑１６邋ａｎｄ邋ｏｌｄ邋ｎｏｄｅ逡逑重構(gòu)合并后的Ｄｅｌａｕｎａｙ子三角網(wǎng)邊界點(diǎn)。合并后的Ｄｅｌａｕｎａｙ子三角網(wǎng)的邊界點(diǎn)逡逑需要改動(dòng)，，供后續(xù)的Ｄｅｌａｕｎａｙ子三角網(wǎng)的合并使用。邊界點(diǎn)改動(dòng)為：左終止點(diǎn)－左起逡逑始點(diǎn)－右起始點(diǎn)－右終止點(diǎn)，即刪除左邊起始點(diǎn)至左終止點(diǎn)、右終止點(diǎn)至右起始點(diǎn)之間逡逑的電，把剩余點(diǎn)合并。如圖２－２所示，邊界點(diǎn)（公式）與其相臨的電分別相連組成新逡逑的三角形，如圖（Ｃ）所示。逡逑尊尊逡逑（ａ）邐（ｂ）邐（ｃ）逡逑圖２－２邋Ｄｅｌａｕｎａｙ子三角網(wǎng)合并示意圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ２－２邋Ｄｅｌａｕｎａｙ邋ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ邋ｎｅｔ邋ｍｅｒｇｅ邋ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ逡逑７逡逑
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.7

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本文編號(hào)：2564453