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。     

基于四面体的不规则表面文物体积计算

鉴于不规则表面的文物很难直接进行体积测量,提出一种从三角格网模型计算不规则表面文物体积的方法。该方法利用高精度三维激光扫描仪对复杂表面文物进行扫描获取三维点云数据,并通过对三维点云数据的处理和拓扑重建得到文物的三角格网模型,引入四面体的有向体积法,通过求四面体有向体积来计算文物三维模型的体积。同时,分析此类算法的误差,并在VC#2008环境下利用OpenGL对该三维模型进行显示。     

基于深度图像的小面元微分纠正方法研究

地面激光雷达数据和纹理影像结合的应用越来越广泛,如文物保护领域、虚拟现实、城市建设及智慧城市等,这些领域都需要建立三维模型。地面激光雷达技术能快速、精确地获取丰富的建筑物三维点云信息并存储到计算机中,结合高分辨率影像的纹理信息,可满足具有真实感三维模型的重建需求,但在地面激光雷达数据和纹理影像结合生成彩色三维模型的过程中,纹理映射时,以影像为单位进行分块映射,相邻纹理分块之间会产生几何接缝现象,导致映射后的模型真实感程度降低。针对几何接缝问题,本文提出了基于深度图像的小面元微分纠正方法。     

多像位姿估计的全景纹理映射算法

纹理映射技术作为获取具有丰富纹理信息的真彩色点云的有效手段,正以其独特的优势广泛地应用于众多行业领域。研究了一种利用三维激光扫描仪与外置数码相机联合标定解算多张影像位姿并获取全景真彩色点云的方法。其基本思想是利用摄像机与激光扫描仪固有的相对位置姿态,通过对首张影像进行标定得到其位置姿态后,利用摄像机空间旋转的几何特性,根据首张影像的位姿获取其余影像的位姿,继而完成多张影像的纹理映射,获取全景彩色点云。对比目前主流的全景影像纹理映射算法,该算法在精度与效率上均有一定提高。对多种点云数据进行纹理映射实验,结果表明,该方法能够快速准确地获取真三维全景彩色点云,为三维精细化建模提供了数据基础。     

基于激光扫描和高分辨率影像的文物三维重建

提出一种新的激光扫描点云与数字影像结合的文物三维重建方法。利用格网板进行数码相机的标定获取影像的内方位元素;利用激光扫描数据,建立三角网物体表面模型;利用人工选取控制点,进行单片空间后方交会,获取影像的外方位元素;将三维表面模型投影到影像对象,利用影像匹配在现有的三角网内部继续通过影像匹配增加同名点,从而进行三角网的细分加密;最后通过OpenGL纹理映射建立带有逼真纹理的物体三维表面模型。     

融合多源数据的三维建模方法及精度分析

以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。     

浅谈倾斜摄影在三维模型中重建的方法

针对倾斜摄影建模存在的模型精细度不足、底部纹理缺失等问题,采用三维点云数据,可以快速实现实景三维模型重建,其建模成果可以进行精细的纹理映射。通过对试验区数据的分析,验证了通过三维点云技术手段获取得到的建筑物表面点云信息可以有效地补充倾斜摄影建模存在的底部纹理缺失等问题,也可以提高三维模型的精细化程度,为相似项目提供参考。     

基于多源数据融合的复杂区域文物三维重建应用

文物数字化是进行文物保护和文物修缮的重要数据。由于部分文物所处环境较为复杂，导致文物数字化过程中单一数据源模型建设受到一定的限制。本文采用基于倾斜摄影数据、贴近摄影测量数据和地面三维点云数据的空地多源数据融合精细建模技术进行复杂区域文物三维模型建设。试验结果表明，多源融合精细化模型可有效解决单一数据源模型存在的扭曲变形、模型粘连、模型空洞等问题，同时对文物表面纹理表达有着更大的优势。     

一种便携式船舱容量测量技术

针对传统的基于全站仪的船舱容量计量方法存在采样点密度不足、人为影响因素较大、自动化程度不高等缺点,该文提出了一种基于结构光和近景摄影测量技术的便携式船舱容量测量技术。首先利用结构光为船舱内壁提供纹理信息,然后基于近景摄影测量技术获取舱室表面点云,最后基于Nurbs曲面拟合船舱内壁三维模型并计算船舱容量。实验结果证明,该技术具有可行性和可靠性,能满足高精度舱容计量需求。     

齐云塔激光点云三维重建

三维激光扫描技术可以在不接触、无损害的前提下,将珍贵古建筑的几何、颜色、纹理等信息记录下来,用于对历史遗迹的保存和修复。利用三维激光扫描仪获取国家重点保护文物——洛阳白马寺齐云塔的激光点云数据,通过对比分析Cyclone、CAD、Geornagic Studio等软件对点云数据的处理方法,制作完成齐云塔DLG图件、线框...     

无人机遥感在大型不可移动文物三维重建中的应用

针对大型不可移动文物三维重建技术存在的困难,本文基于无人机遥感等平台,利用基于图片的三维重建技术,设计了一种低成本、简便高效、较高精度的大型不可移动文物的表面精细几何纹理获取与三维重建的技术流程,对建模中的技术问题进行了研究,并对其精度和实用性进行了评价。其结果较好地满足了文物测量的精度要求;为文物保护与展示等研究提供了新的思路,能全方位、近距离面向公众做三维展示;结果带有精确的地理位置信息,可作为三维GIS平台新的数据采集方法和数据源。     

三维激光扫描技术在复杂地质隧道岩体信息获取中的优化

为了更高效、高精度地获取岩体结构面信息,借助三维激光扫描技术,提出并建立一种基于Kriging算子和最小二乘法组合的点云插值方法。首先对获取的隧道点云数据利用单一的最小二乘法进行插值,并以此为基础,结合Kriging算子的适应度函数建立组合插值模型。在利用三维激光扫描仪已获取的某岩溶隧道的原始点云数据的基础上,运用组合模型进行插值处理,以此获取岩体结构面信息,并将组合方法得到的结果与单一的插值方法进行对比,发现组合方法插值效果较好,误差也较小。基于Kriging算法和最小二乘法结合的插值方法,在利用三维激光扫描技术获取岩溶隧道岩体几何信息—结构面产状的过程中能更加精确、全面,并可以用于岩体稳定性评价。     

一种古建筑点云数据的语义分割算法

针对目前从三维激光扫描点云中进行古建筑木构件分割较难的现状,提出一种对古建筑点云数据进行精确、快速语义分割的新算法。该算法首先对点云进行去噪处理;然后利用古建筑结构特性定义与柱构件相交且垂直于坐标系竖轴的一个截面并提取截面点云;接着利用点云欧氏聚类的方法从截面点云数据中提取对应于柱构件的点云并估计柱构件参数,进而基于罗德里格旋转矩阵将古建筑点云数据自动转正,使点云三维坐标系的竖轴严格垂直于地面;最后基于模型拟合的方法分割出柱构件点云,并利用古建筑几何结构、尺寸等信息采用基于包围盒的方法对其他木构件(如梁、枋等)进行分割。为了验证算法的稳健性与可行性,选取亭子类古建筑点云数据进行实验与分析。结果表明,该算法具有一定的可行性与稳健性,为古建筑点云的自动语义分割提供了思路与方法。     

三维点云孔洞修复方法综述

针对点云数据缺失问题,该文综合国内外大量点云修复技术研究。三维模型构建在自动驾驶、逆向工程领域中发挥越来越大的作用,三维点云数据是其中的重要数据源。利用三维激光扫描设备,可以高效、准确、实时的获取被测物体表面三维空间坐标。但是由于模型物体遮挡或者环境等原因,不可避免的会出现点云缺失的状况,这会对物体三维重建等后续处理造成一定的影响。然而,在三维点云孔洞修复方面还缺少比较系统完善的综述。本文从基于几何、基于模型检索、基于深度学习3个方面对当前主流的对修复技术进行了综合分析。文章对3种修复方法进行了概括,总结现有各种技术修复方法的优劣,同时展望了未来的发展趋势。     

多分辨率倾斜影像与GeoSLAM激光点云融合精细化建模方法

针对无人机常规倾斜影像建模过程中存在的拉花、空洞、地物悬浮等问题,提出了多分辨率倾斜影像融合GeoSLAM激光点云进行精细化建模的方法。该方法选用无人机和GeoSLAM激光扫描仪采集数据,将多分辨率倾斜影像匹配点云与激光点云进行拼接、点云配准、噪点过滤处理,通过重建大师软件完成倾斜影像和激光点云数据融合建模,并从模型精度、纹理结构上对融合建模模型进行质量评价。结果表明：融合后的三维模型几何结构完整,细节纹理清晰,模型精细度明显提升。     

基于GLCM纹理特征的LiDAR点云建筑物自动提取

LiDAR技术可以快速获取高精度的地形表面三维点云数据。利用LiDAR点云进行建筑物自动提取时,有些建筑物与树木连在一起,有些区域还有大片树林,在此情况下,很难将二者区分开来。在没有其他辅助数据时,LiDAR点云中点的高程及其变化所表现出来的高程纹理特征是区分建筑物与树木的惟一可用特征。基于灰度级共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)的纹理特征是对物体表面纹理很好的描述,对上述纹理特征进行分类,可以区分建筑物与树木。介绍基于GLCM纹理特征的Li-DAR点云建筑物自动提取方法。实验结果证明,在没有辅助数据的情况下,该方法也能够自动提取出建筑物。     

几何特征与神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法

室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。     

一种基于结构光测量系统的逆向工程方法

首先设计了一种基于编码结构光的形状扫描系统,可以快速地获取零件表面密集的点云数据;又设计了一个旋转平台和一种基于圆柱体的旋转平台标定方法,对获取的零件表面点云数据进行构网建模、剖面处理,然后利用Pro/Engineer软件进行剖面线修复与设计,最后得到完整的符合工业标准的工业零件三维造型,可直接用于工业再加工和制造。为了验证该方法的有效性,本文利用几个涡轮叶片进行了测试。     

基于LiDAR点云数据的地物几何特征提取与制图

从机载激光雷达数据自动识别地物对象,可提高数据的解译能力,成为快速、高效地形图测量、数字地籍、三维城市等数据获取的有效途径。本文基于机载Li DAR数据和遥感数据,进行快速数据获取与制图研究,充分利用激光雷达获取数据质量高的优势,通过高密度、不规则点云分析,构建建筑物、树木、地表、电力线等地物的离散几何模型,从而提高点云数据的分类精度及制图自动化。根据描述地物使用线和面以及纹理、颜色的方面的约束条件,通过构建点云的离散几何模型,对高维数据进行降维,达到高精度构建地物信息。应用法线估计法,计算邻域法线的各项异性的相似度,判断相邻网格是否属于一个平面,结合区域增长法构建规则地物的几何模型;采用自组织神经网络法对点云数据进行处理,利用自由曲面描述地物,以长春师范大学校园为例,实现了Li DAR点云数据的地物几何信息提取与制图。     

基于点云数据的建筑物建模方法

建筑物三维模型重在数字城市、场景重现、虚拟现实中应用广泛,三维激光扫描技术作为一种新的技术方法,在建筑物三维建模中应用越来越多。本文以三维激光扫描技术获取的点云数据为数据源,以一仿古建筑为研究对象,对点云数据进行优化处理,并用不同的建模方法进行三维建模,对比分析了每种方法的优缺点和适用范围,最后采用几何建模方法进行纹理贴图,得到真实的三维模型。