模型自适应的扫描视点自动规划

当进行扫描重建时,示教扫描繁琐且通用性差,目前视点规划的重点依然是自动获取覆盖模型的最少视点集。为了实现对不同复杂程度零部件的自动化三维扫描重建,本文对视点规划过程中可能发生的视点冗余、视点遮挡、双目重建约束等问题进行研究。首先,针对现有视点规划难以对模型进行完整扫描的问题,通过分析面结构光扫描特性,对Lloyd’s算法进行改进,提出使用欧式距离和法向量偏差的能量函数对模型进行Voronoi划分,生成初始扫描视点。接着,针对视点冗余问题,提出了对初始扫描视点进行分裂的迭代算法。最后,针对生成的视点容易产生遮挡的问题,提出了一种视线去遮挡策略,并以提高模型覆盖率为目的,提出了使用追扫视点的方法。实验结果表明:在最佳视点数量下,对于汽车铸件和壳体的覆盖率达到了94%以上,对于简单曲面汽车钣金的覆盖率达到了99.5%以上,并实现了汽车转向节的自动规划扫描,满足视点自动规划的覆盖率和效率以及对不同复杂程度零件的适应性要求。

大规模雪场景的实时绘制

大规模雪场景的真实感实时绘制在虚拟现实、雪灾的预防和救援、军事仿真及游戏设计等领域有着广泛的应用价值,但现有方法难以同时生成大规模动态雪场景的积雪及飘雪效果.为此提出并实现了一种交互式大规模雪场景建模与实时绘制的新方法.为了精细地模拟场景的积雪效果,提出一种基于视点的自适应降雪遮挡图模型,能在实时更新地物的遮挡关系的同时大大减少大规模雪场景中积雪的计算量,并提高了计算精度;对于场景的飘雪,采用一种基于视点的雪粒子分层建模技术来减少雪粒子数量,将视点变换及降雪粒子系统移至GPU中进行加速计算;采用动态多旋转纹理来模拟飘落雪花的形状以增加其真实感;采用几何与纹理混合绘制的方式来减少大场景的复杂度.最终成功地实现了野外和城市两个大规模雪场景的实时漫游,在场景中可看到压雪累累的树枝雪挂景象及轿车上厚厚积雪等冬天美景.