特征自適應(yīng)的三維點云模型簡化.pdf

1、三維點云模型是以離散采樣點為基元的幾何模型,是三維模型的一種表示方式。三維點云模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單、存儲空間緊湊,而且由于不需要存儲和處理復(fù)雜的拓撲信息,非常適于表示高精度緊密的三維表面。
　　隨著三維激光掃描設(shè)備的快速發(fā)展,近年來,點元作為三維表面的表示形式開始流行。同時由于三維激光掃描技術(shù)的發(fā)展,千萬級數(shù)點元數(shù)據(jù)的模型也能輕易獲得。而目前的電腦設(shè)備渲染處理這些大模型也并不輕松。因此,簡化研究得到了許多學(xué)者的關(guān)注。
　　在本論

2、文中,針對三維點云模型的簡化進行研究并提出了一個基于自底向上點集收縮的方法、一個基于自頂向下點集分裂的方法以及改進了一個基于混合聚類算法的模型簡化方法。不同于以往的只側(cè)重幾何的算法,提出的和改進的算法同時將幾何信息跟紋理信息考慮在一起,進行自適應(yīng)的簡化從而在簡化后的模型中能夠保留更多的幾何或紋理特征。
　　另外,引入二維數(shù)字圖像處理中的銳化方法來達到在簡化過程中盡可能保持更多紋理特征的目的。這個方法將高斯-拉普拉斯算子同與人類視覺