平行轮廓线自适应插值的三维表面重构算法

针对稀疏点轮廓线在三维表面重构中存在的不够光滑、匹配易出错和难以交互等问题,提出了基于轮廓线插值的三维表面重构方法,并通过实验进行验证。文章分析了三维表面重构的形式化表达方法和准则,提出了基于虚跨距解决稀疏点轮廓线三维重构的基本思想;基于同步前进算法和虚跨距,设计了自适应等比例插值的同步前进三角面镶嵌算法;针对轮廓线插值违背三角表面重构拓扑准则的规律进行了分析,提出了相应的修正算法,保证了三角网的拓扑一致性。试验结果表明:本算法所构建的三角网表面更为光滑,各个三角面的大小更为均匀,具有更好的鲁棒性和交互性,对稀疏和稠密坐标点的轮廓线均能构建出更为理想的三维表面模型。     

基于TIN的公路三维表面模型建立方法

公路三维表面模型是公路三维设计的基础,其关键是设计模型和地表模型的叠加运算。本文提出了一种基于TIN的地面模型和道路设计模型叠加算法,基本原理是把参考模型的边界多边形当作约束边界线插入操作模型,在保持参考模型拓扑关系不变的条件下对其进行局部LOP优化,然后删除位于参考模型边界线内的点和三角形。本文算法具有实现简单、速度快和运算稳定的特点,已成功应用在公路三维可视化设计中。     

一种改进的三维点集表面重建的区域生长算法

介绍了一种改进的三维点集表面重建的区域生长算法。提出了一种基于三角形任意一边邻域拓扑关系的邻接三角形定位方法,充分利用了法向信息,采用由粗到精的提取策略,减少了候选表面三角形的数量,显著加快了表面重构的整体效率。提出了相应的局部拓扑一致性检测方法,确保了算法的稳健性,解决了传统算法的重叠面片和表面空洞等问题,并且重构的三角网格表面与被采样的物体表面拓扑差别最小。实验结果表明,本文算法可以重构具有任意拓扑的复杂表面。     

一种复杂轮廓线的真三维TIN算法

针对多层轮廓线三维重构问题,研究了真三维复杂轮廓线的空间分布特征,通过引入参考基准面概念,提出了一种顾及局部平展特性的真三维TIN生成算法。该方法在递增生成表面过程中,利用了加权最小三角化方法,动态建立参考基准面,将三角面片自身形态和局部邻接轮廓点的相对空间关系有机地结合起来,避免了面片的遮掩重叠和自相交,使得重建表面和原始表面的拓扑差异最小。选取三维地震量测的多层反射波剖面数据进行了实验,并对不同算法得到的实验结果进行了分析比较,得出实验结论:本文算法快速可靠,重建出来的三维表面过渡光滑、自然,更接近实际的表面形态。该方法对于石油、地质勘探三维地质构造形态辅助解译具有现实的应用意义。     

三维散乱点集Voronoi图快速生成算法研究

提出了一种高效的三维散乱点集Voronoi图的生成算法。该算法采用点-面-体数据结构存储Voronoi单元,初始化首点Voronoi单元,通过单元分裂与单元重组快速生成新增点的Voronoi单元,并完成其相邻单元的维护。实验证明,该算法可快速准确地生成任意三维散乱点集的Voronoi图。基于该算法可有效地解决逆向工程中三维散乱数据点拓扑近邻的快速准确查询问题,对产品模型的曲面重建具有重要意义。     

三维散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集查询算法

提出一种三维散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集查询算法,该算法改进R*-tree建立三维散乱点云的空间索引结构,采用动态扩展空心球算法获取样点的k近邻点集,通过偏心扩展和自适应扩展获取样点拓扑近邻参考数据,生成该局部点集的Voronoi图,查询样点Voronoi邻域获取样点拓扑近邻点集。通过算法时间复杂度分析及相关实验,证明该算法可快速、准确地获取任意复杂散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集。     

人物雕塑模型三维表面建模方法探究

三维激光扫描是一种通过激光测距方式实现三维物体表面空间数据获取的技术。本文介绍了一种利用三维激光扫描技术并结合相应软件对人物雕塑模型三维表面进行重建的方法。该方法通过三维激光扫描仪获取目标模型表面精确的点云数据,在对点云粗拼接的基础上进行精确拼接,以三角网的形式重构雕塑表面,并结合逆向软件进行纹理映射及其接缝处理以实现3D模型表面重建。结果表明,利用该方法可以实现对人物雕塑模型3D表面的快速有效重建。     

利用三维激光点云数据绘制地形图

三维激光扫描技术应用相当广泛,而在地形测量方面,因障碍物遮挡等原因易形成噪声数据,截至目前还没有一套完整成熟的基于点云数据处理的地形图测绘软件。本文提出一种在形成的点云图和TIN模型的基础上,采用人工提取地形、地物高程点和特征点的方法,并结合数字化测图软件来绘制地形图。通过实例验证平面和高程精度,本文方法能满足1∶500大比例尺的数字化测图技术要求。     

基于三维激光点云数据绘制地形图

三维激光扫描技术应用相当广泛,而在地形测量方面的研究,因其障碍物遮挡等原因,形成噪音数据,截止到目前还没有一套完整成熟的基于点云数据处理的地形图测绘软件。本文提出了一种在形成的点云图和TIN 模型的基础上,采用人工提取地形、地物高程点和特征点的方法,并结合数字化测图软件,来绘制地形图。通过实地验证平面和高程精度,能满足1:500大比例尺的数字化测图技术要求。     

三维激光点云联合无人机影像的三维场景重建研究

采用空-地多源数据融合技术进行三维场景精细重建研究:以三维激光扫描激光点云为基础,获取地面可视地物的三维空间信息,以无人机航拍获得的正射影像为辅助,获取地物顶部三维空间信息,以3ds Max软件为建模工具对三维场景进行重建,系统研究了数据采集、数据预处理、三维模型构建、三维场景重建等关键技术。实例结果表明,重建的三维场景及模型精度能满足小范围场景建设需要。     

基于结构光的不规则工业钣金件三维曲面重建

钣金件表面缺乏适合于影像匹配的纹理,设计了用投影器投射结构光到钣金件表面,对由CCD相机摄取的此影像进行结构光纹理特征提取的线与投影器本身投出的虚拟影像进行线匹配,通过空间前方交会解算出钣金件表面的空间点。实验证明,此方法为实现工业零件的自动化三维重建探索出一条可行的途径。     

顾及地形的城市三维可视化方法研究

介绍了三维房屋重建与城市可视化方法研究和应用模块开发的初步成果。在一般二维不规则三角网的基础上,发展了有确定边界条件下的二维不规则三角网,通过对顾及地形的铅直墙面和不规则屋顶的分别构网和合成,形成建筑物的表面不规则三角网,消去共面条件下的公共边后,实现了顾及地形的的城市房屋重建。     

一种基于无人机序列图像的地形地貌三维快速重建方法

提出了一种基于无人机序列图像的地形地貌三维重建方法,该方法采用Harris特征点和SIFT特征向量来提取图像特征,实现图像配准;采用准透视投影模型和因子化方法对未标定的图像序列进行自动标定;通过高效次优解三角化方法获取三维点云坐标;通过准稠密化扩散算法对三维点云进行稠密化;采用捆绑调整算法提高了空间三维点云的精度;采用Possion表面重建方法对三维点云进行了网格化处理.本文为无人机序列图像的应用提供了一个新的思路,拓展了无人机的应用空间.     

基于等高线特性的三维表面重建方法的研究

研究了相邻等高线形状的变化规律,得出相邻等高线形状变化具有相似性的结论,而决定这种相似性的根本因素是相邻等高线之间的三维地形高程起伏变化的自然情况。以该规律为理论依据,研究出了一种基于等高线相似性变化特性的三维表面重建方法。实验结果表明,该方法能够充分利用等高线所含有的地形高程信息,较好地实现三维表面重建。     

基于切平面投影的散乱数据点快速曲面重建算法

介绍了一种快速的散乱数据点曲面重建算法(切面投影三角网法),该算法不需要已知数据点的几何、拓扑信息以及是否存在边界等先验知识。算法利用邻近点集反映出的局部几何和拓扑信息,基于切平面投影方式计算每个数据点的邻域,从而完成每个数据点的局部拓扑重构。重构中物体表面数据点的降采样或不均匀采样可能会产生伪洞,因此,在重建后进行洞的检测,进而根据洞的大小来区分物体表面上实际存在的洞和重构过程中生成的伪洞,并对伪洞进行填充。利用多组散乱数据点进行重建的结果表明,切面投影三角网法高效、稳定,可以快速、自动地重构出复杂拓扑结构物体的三角网表面模型。     

三维激光扫描技术在曲面模型重建中的应用

利用地面三维激光扫描仪对目标物体表面进行多方位、多角度的扫描,可以获取其表面大量且密集的高精度点的三维坐标信息以及反射率信息,将这些信息存储到电脑中,使用专业软件进行处理,再使用建模软件生成建筑物的三维模型。本文所研究的是使用地面三维激光扫描仪,通过高速激光测量方式,快速、全面、精确地获取建筑物表面的三维信息,经过一系列的点云数据处理及模型处理,最终完成曲面模型三维重建的过程。     

基于真三维TIN的三维激光扫描数据压缩方法

提出了基于真三维TIN的数据压缩思路,根据最大夹角与阈值之间的关系决定点的取舍,给出了相应的压缩算法,对于变化平缓的表面有很好的压缩效果。并以同济大学的孔子头像为例,给出了具体的实现方法,同时对数据压缩结果的质量采用多种方法进行了评价,以验证方法的可行性。     

基于数字地价模型的地价监测点配置研究

从数字地价模型的建立、格网数字地价模型向TIN转化、TIN节点与宗地图层叠加拟合完成地价监测点的定位配置、结合市场比较法的监测点地价更新、TIN数字地价模型更新等几个方面详细阐述了数字地价模型运用于地价监测点配置的具体方法。并将这一配置模式与以标准宗地为载体的配置模式进行了比较分析。