一种用于古生物与考古学之简单快速非接触性数位化三维化石方法

介绍一种简易非接触性的化石或考古样本制作数位影像三维模型的方法,可供诸多古生物学与考古学之应用,以一个从云南元谋县出土的恐龙头颅为制作范本;整个制作过程,仅需90分钟的时间,产生一个逼真全形全彩的三维模型。本方法所成结果,可用于博物馆展示,或用于古生物或考古学研究。此外,透过多种档案输出格式,数位化的数据,也可配合其它三维软体,如MayaTM,3DS-MaxTM等等,应用于其它下游领域,如恐龙形态学、个体发育学,或生物机械学研究、模拟、动态等等,以及透过数位车床等设备,制作复制品或快速初形制作,体积误差只有0.1%;本文以恐龙头颅介绍本方法的操作。     

真实感云的快速渲染算法的研究与实现

云是自然场景最常见的自然现象,然而其不规则的外观和复杂的运动使云的模拟难度很大。在分析和研究了元胞自动机建模方法的基础上,采用元胞自动机生成云的初始模型,通过billboard的自转简化云的运动算法,并将单向散射与多重散射相结合的方式构造云的光照模型。通过该方法提高了云渲染的效率,同时满足了云场景的真实性。实验结果表明,该算法能以较高的帧率实现云的仿真效果同时不失真实性。     

基于无人机传感器数据与词袋模型的点云自动化分类

激光点云分类是Li DAR数据应用的关键步骤和重要研究课题。针对Li DAR点云数据识别率低的问题,以体素化的点云为研究对象,提出了一种基于词袋模型的城区机载Li DAR点云数据分类方法。考虑到点云数据缺乏纹理信息,文中综合分析了点云数据和影像数据的特点,以点为单位提取描述点云的几何特征和影像特征分类特征;以体素为单位分割点云数据,并以体素为基础构建描述场景信息的词袋模型;最后基于随机分类器完成场景的分类。文中以ISPRS提供的Vaihingen数据作为实验数据。实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善点云的分类质量,分类正确率能达到93%以上。