实现3D离散点优化三角划分的三维算法

本文系统研究了３Ｄ离散数据的直接三角划分，并解决了与多值曲面相对应离散数据的分片三角划分问题。实现这一算法的关键是将这些与多值曲面相对应的离散数据按有关的特征线分解，慢之转化成较简单的问题分别进行处理。目前，这种分片三角划分算法已在Ｂｅｚｉｅｒ三角曲面插值中取得了良好的效果。

多连通曲面离散点集的3D三角划分算法研究

在对非封闭曲面、简单封闭曲面和多连通封闭曲面的特点进行分析之后,提出了一种多连通封闭曲面离散点集的3D三角划分算法.该算法无须对离散点集所对应的自由曲面进行分片,直接在3D空间根据曲面的形态变化向前逐层推进生成三角网格.算法同时还适用于非封闭曲面和简单封闭曲面两种情形.实验结果表明,该算法的划分效果优良,能够满足曲面重构的需要.

离散点集3D三角划分算法在裁剪曲面中的实现

提出一种在 3D空间直接对曲面离散数据点进行三角网格划分的算法 ,该方法适用于非封闭曲面、封闭曲面及多连通复杂曲面的离散点集 ,同时也能处理剪裁曲面的离散点集 ,得到优良的三角网格。在引入边界环融合的概念的基础上 ,详细阐述算法如何实现对剪裁曲面离散点集三角划分 。

离散数据点集的3D三角划分算法研究

在实物测量造型过程中,根据离散点集进行三角网格划分是其关键环节之一,也是进行后续进行曲面重构的前提和基础。本文在当前的三角网格划分方法比较之后,提出了一种散乱点集的三角网生长算法,该算法无须对离散点集所对应的自由曲面进行分片投影,直接在3D空间从已划分区域边界到未划分区域按照Delaunay准则生成三角网格,并给出了用此算法处理散乱数据的试验结果。

测量造型技术中的散乱数据规则化处理方法

针对测量造型技术中的散乱数据处理问题，提出了一个实用的散乱数据规则化方法。该方法基于散乱数据的三角剖分，建立五次Ｃ１ 三角插值曲面，用平行平面截取三角曲面得到截面线数据，对截面线数据进行去重点、光顺、匀化等处理，得到规则的四边形网格数据。该方法已经应用于实际工程中，具有简单、有效、通用性强、稳定性好等特点。

针对密集点云的快速曲面重建算法

为了能够快速地从高密度散乱点云生成三角形网格曲面,提出一种针对散乱点云的曲面重建算法.首先通过逐层外扩建立原始点云的近似网格曲面,然后对近似网格曲面进行二次剖分生成最终的精确曲面;为了能够处理噪声点云,在剖分过程中所有网格曲面顶点都通过层次B样条进行了优化.相比于其他曲面重建方法,该算法剖分速度快,且能够保证点云到所生成的三角网格曲面的距离小于预先设定容限.实验结果表明,文中算法能够有效地实现高密度散乱点云的三角剖分,且其剖分速度较已有算法有大幅提高.

三维点集的自动表面重构算法

提出了一种基于透视约束利用离散三维空间点重建三维表面模型的方法,该方法充分利用摄影测量 以及激光扫描等三维测量技术中隐含的透视关系,将离散点划分到不同的投影面,在局部利用二维三角网构 网技术构建三角网,然后在考虑局部三角网边缘一致性的基础上组合成整体三维表面模型。该方法可以利用 近景摄影测量处理产生的三维景物点或激光扫描仪采集的三维空间点自动构造三维表面模型,重建物体三 维表面。实验结果表明,该算法是有效的。

散乱数据点的三次多项式插值

用分片三次多项式曲面对散乱分布数据点插值的方法把给定区域划分成三角形网格，在每个三角形上构造一个三次多项式曲面片，整体的Ｃ１曲面由各三角形上的曲面片拼合而成．讨论了整体Ｃ１曲面需满足的条件组成的方程组的性质，并给出了求解方程组的方法．插值方法的多项式准确集包括所有三次和小于三次的多项式．

自由曲面测量的三维散乱点云无约束配准

结合局部曲面拟合和广义二分优化搜索,提出了用于大尺寸自由曲面形貌测量中多视三维散乱点云自动配准的算法。首先,对点云微小局部区域进行标准最小二乘曲面拟合,根据拟合残差提取给定点云的全部非平坦区;借助图论中"邻接"与"可达"的概念以及非平坦区的空间分布统计特征,进行相邻点云非平坦区的区域聚类计算以及区域匹配,进而自动获得配准位姿初值。然后,计算源点云在目标点云中最靠近点的k邻近,并向k邻近点的局部移动最小二乘拟合曲面做正交投影,以提取对应点。最后,采用广义二分优化搜索进行位姿变换的优化求解。试验结果表明:该方法稳定、可靠,无需人工交互,适用于采样错移情形。在重叠区域内选取150个对应点进行位姿优化时,平均配准缝隙约为0.02mm,可以满足大尺寸自由曲面形貌测量的多视三维散乱点云配准的要求。

三维人脑计算机图谱表面重建的层间轮廓线插值

本文针对三维人脑计算机图谱问题 ,采用线性插值算法 ,给出了一种可用于序列图象的高精度表面重建的层间轮廓线插值方法 .该方法不仅对一般问题的效果良好 ,而且成功地解决了弹性插值中不能解决的示例 .对一系列数据的实验结果表明 ,它是一种可行的层间轮廓线插值方法 。

散乱数据点分片二次多项式加权平均插值

将空间散乱数据点划分为三角形网格 ,在每个给定数据点处构造C1连续的分片二次多项式曲面片 ,每个三角形上的曲面片由各个顶点处的C1连续的分片二次曲面片加权平均确定 ,整体的C1曲面由各三角形上的曲面片拼合而成 该方法所构造的曲面函数结构简单、易于计算 ,具有数据点建议的形状

基于紧支撑径向基函数与共轭梯度法的大规模散乱数据快速曲面插值

该文提出一种快速大规模散乱数据的曲面插值算法。在此算法中,首先采用紧支撑径向基函数(CSRBF)作为插值基函数,采用CSRBF的优点是保证构成的系数方程组是对称正定而且系数是稀疏的。这样可保证系数方程组一定可解而且可以减少内存的开销。其次采用共轭梯度法求解大规模系数方程组。该算法在系数方程组的系数矩阵A:N×N是对称正定的情况下,最多迭代N步就可以求得方程组的解,实验结果表明该算法的快速性,特别适合大规模散乱数据的曲面的插值。

基于二面角平分插值的车身外形三维重建

为了缩短车身设计的周期,利用插值的三维重建方法被广泛地应用在车身造型设计。目前常用的插值方法存在细节特征表现不足,平滑但不过原始控制点等问题,提出了在利用Delaunay三角剖分生成的初始三角网格上进行二面角平分插值的方法,该方法通过二面角平分插值不断逼近原始曲面,插值出来的网格通过原始控制点集,符合车身外形的三维造型设计。实验结果表明:该方法不仅稳定性高,而且能保留曲面的细节特征,可适用于三维曲面重建的各种领域。

大桥变形结构的精密测定及三维重建

结合宁波灵桥因火灾变形结构的测定与三维重建,探讨了变形结构的精密测定方法以及根据离散点三维坐标测量结果,基于Delaunay三角剖分和三角形三次方程插值的理论和方法,重建变形体表面三维曲面,并给出反映其变形大小的2-D、3-D图。结果表明,该方法能够检测并表达变形体的形变大小,且拟合曲面光滑。

结合间接邻域的散乱点云三角网格曲面重构

对于非均匀散乱点云,多数基于区域生长方法的曲面重构往往容易出现孔洞等缺陷。针对该问题,在K邻域点集的基础上提出间接邻域点集的概念,对以点为生长对象进行区域生长的三角网格曲面重构方法进行了研究,实现三角网格曲面重构。以生长点的邻域点集为样点估算微切平面,将邻域点投影至该平面上,并按照右手定则、逆时针方向进行排序,通过拓扑正确性原则从点列中去除错误的连接点,优化局部网格,选择较好的连接点,实现网格曲面的区域生长。

基于遥感图像散乱数据点的三角曲面片插值构造

基于散乱数据点集构造三角插值曲面的方法,在CAD/CAM、科学计算可视化、图像处理等领域有着广泛的应用。本文介绍一种基于遥感图像散乱数据点的三角曲面片插值构造方法。该方法通过在遥感图像上选取局部极值点来构成平面散乱数据点集,并在此基础上进行三角剖分、优化和三角插值曲面构造。此方法在海洋遥感图像多尺度分解处理应用中取得了较为理想的结果。

基于高精准三维模型的土石坝整体变形监测研究

本文通过基于球面投影大坝三维表面构建算法构建土石坝表面模型,重建土石坝精确三维表面模型,将第一期数据作为参考数据,利用不同时期采集的点云数据与参考模型进行对比分析来获取大坝变形信息。通过试验验证了本文方法的可行性和实用性。

散乱数据点多项式插值光顺曲面的构造

为了得到光顺的多项式插值曲面,首先把空间散乱数据点划分为三角形网格,在每个给定数据点处构造C1连续的分片二次多项式曲面片.针对各数据点的邻接点个数不同,分别利用弯折能量和拉伸能量建立目标函数,极小化目标函数确定插值曲面的未知量,在保持原有的形状特征的同时构造光顺的分片插值曲面.最后用实例说明了文中方法的有效性.

三维散乱点的c^1曲面插值及应用

本文介绍了一种对三维散乱点插值的二次Bernstein-Bezier c^1曲面构造方法。首先,不规则分布的3D数据点{(x_i,y_i,z_i),i=1,2,3,…,N}被投影到X-Y平面上,并按本文提出的能够处理任意区域内不规则分布点的三角化算法,自动形成平面三角形插值网络。然后按照所形成的三角形网络和网络结点处的函数值,分别估计出每一数据点上的一阶导数值。最后本文给出了用二次多项式表示的三角形网络上的Bernstein-Bezier c^1曲面插值公式,并指出了这一曲面插值模型在某些应用领域的广阔前景。

基于二维凸多边形内散乱点的三角划分新算法

基于给定的平面散点数据,提出了逐层提取轮廓线,并将轮廓线之间的区域进行三角划分的新算法。实现这一算法的关键是在给定阈值的条件下逐层提取内部离散点的轮廓线,再在所提取的轮廓线间进行等比例三角划分。最后,利用Lawson提出的局部优化过程来优化分割好的三角形网。通过实验证明了算法的有效性。