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点云构建三角网格模型

计算几何课程设计

林添任博杨光一、项目背景

由点云构建三角网格模型最初的动机来源于医学方面。在对脏

器,骨骼等的

3维图像开始得到广泛应用之时,如何从扫描得到的点云数据

生成可供进一步渲

染使用的三维三角网格模型成为了人们关心的问题。表面模型

的恢复,由于对细

节有着一定的精度要求,生成三角网格的算法既要保证效率,

又要产生能够精细

反映点云结构的模型。

随着激光扫描技术的进一步成熟,这一问题的应用开始

向更广的领域拓展。

如扫描并制作文物古迹的三维数字模型,或是自动化模型设计等

方面。

另外,由于计算机视觉的出现,诸如人脸识别,建筑物识别

等研究课题的开

始深入地研究。随着基于大量图片或视频的数据捕获的技术

发展,通常需要在计

算机视觉作为前端输入的,通过海量数据驱动地方式自动地从

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2维图像重构出3

维模型。这些自动化的场景恢复,往往利用不同帧之间的

匹配点来进行重构,所

以由点云构建三角网格模型在实际研究和应用当中具有广泛的

价值。

二、文献综述

在今天,有一些较为经典的由点云生成三角网格模型的算法,如

William的

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MarchingCubes算法,之后A.Hilton的MarchingTriangles

算法,这两篇论文最

1

MarchingCubes:AHighResolution3DSurfaceConstruction

Algorithm.WilliamE.Lorensen,HarwayE.Cline

2

MarchingTriangles:RangeImageFusionforComplexObjet

Modeling.A.Hilton,//.ddartetal.早研究基于点云构造表面模

型,它们利用了点集的空间划分,分别构造出立方体

3

模型和三角形网格;而Fausto的Ball-Pivoting算法等,

在研究了以上算法之后,

提出了从局部出发,迭代构造的思想。在构造表面网格的过程

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当中,法向量的计

算尤为关键,常常会影响到后面构造的精度乃至准确性,也一

些研究也特别关心

4

如何获得表面法向等数据。

三、算法原理

5

在本次实验设计当中,我们主要采用了Ball-Pivoting算法

(滚球算法)。选

择该算法的主要原因是:

1算法较为稳定,速度较快O|E|(|E|为最终的边数),效果较

好;