面向混合曲面模型的自动拓扑生成算法

为兼顾连续曲面和离散曲面表征的长处,提出混合曲面模型的概念,将2类表征统一到曲面B-rep数据结构中.基于混合曲面模型实现新的连续曲面自动拓扑生成算法,可修复连续曲面模型中存在的边界曲线交缠和存在细缝等缺陷.新算法修复离散曲面,利用离散曲面和连续曲面之间的基本映射关系重建连续曲面丢失的B-rep拓扑.拓扑修复后,可复用基于有效B-Rep的曲面模型特征简化及网格生成算法.在整个算法流程中,几何计算主要定义在离散曲面上,连续模型的形状没有变化,且最终网格点都在连续模型上.结果表明,新算法能够针对包含交缠和细缝等缺陷的连续曲面模型生成拓扑正确且质量较高的曲面网格,可满足CFD等应用对高几何保真网格模型的要求.

实景三维模型修饰方法研究

目前智慧城市建设正如火如荼地进行,实景三维模型作为测绘基础地理信息数据的新生力量,应用范围越来越广,但由于倾斜摄影测量技术的固有特点,使得模型的几何和纹理精度有限,影响目视效果。本文讨论了实景三维模型中常见的问题,提出了实景三维模型精细修饰的流程化解决方案。按照几何修复、纹理整饰和精细化模型替换三个主要步骤分别详细介绍了模型修饰的方法和技巧,明显改善了模型的显示效果。本文的研究为实景三维模型问题的处理提供思路,并为模型精细化修饰提供了切实可行的解决办法和技术支撑。

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。