三维点云模型轮廓线的绘制

三维点云模型轮廓线的绘制

论文摘要

轮廓线在计算机图形学、计算机视觉和模式识别中占有重要地位,它是表示物体形状最重要的因素之一。在非真实感绘制中,能够用轮廓表达出艺术的效果;在计算机视觉和模式识别中,轮廓是识别物体的非常重要的特征之一。因此,如何提取物体的轮廓线,一直是计算机图形学研究的热点问题之一。物体点云模型是利用三维扫描仪对物体进行扫描得到的物体表面的直接采样点,是对物体表面的几何属性最真实地记录。由于点云模型不需要存储和保持物体表面的连接信息,与三角网格点模型相比,点云模型在表示比较复杂或动态变化的形状时有着更多的灵活性。近年来,基于点云模型的数字几何处理技术越来越受到人们的关注。本文主要研究如何快速获取点云模型上的轮廓点,并将获得的离散的轮廓点连接成为一条连续的3D轮廓线。本文的主要贡献有:1、提出了利用高斯球获取点云模型轮廓点的方法。由于点云数据是无结构的数据,如何快速判断哪些点落在物体轮廓上是获取轮廓线的首要问题。本文根据平行投影和透视投影两种不同情况,将物体表面顶点的法向向量分别向三维、四维空间高斯球上映射,利用层次划分快速判断三维点云模型上的轮廓点,从而实时获取物体表面轮廓上的点。2、提出了一个基于图结构的点云模型上轮廓线的获取算法。在获取轮廓点的基础上,利用点的原始位置信息,将邻近点连线形成图表示的初始轮廓线,利用最小生成树、短边剪枝、光滑等几个步骤进行处理,形成最终的光滑轮廓线。实时获取三维点云模型上光滑的轮廓线,对物体的实时非真实感绘制,物体的识别等提供了基础,下一步工作将利用具有艺术效果的笔划重描轮廓线,得到物体的非真实感表示。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 非真实感绘制技术
  • 1.3 相关研究
  • 1.4 论文结构及工作安排
  • 1.5 本章小结
  • 第二章 轮廓线检测技术概述
  • 2.1 轮廓线的定义
  • 2.2 图像空间轮廓线的检测算法
  • 2.3 物体空间轮廓线的检测算法
  • 2.3.1 基于多边形面片模型的轮廓线检测算法
  • 2.3.1.1 直接检测算法
  • 2.3.1.2 随机检测算法
  • 2.3.2 基于自由曲面描述模型的轮廓线检测算法
  • 2.3.3 基于点云模型的轮廓线检测算法
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 轮廓点的获取
  • 3.1 基于高斯球映射的轮廓点快速计算
  • 3.2 点云模型轮廓点的计算算法
  • 3.2.1 算法描述
  • 3.2.2 算法实现
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 轮廓线的获取
  • 4.1 算法综述
  • all'>4.2 创建图Gall
  • prunedmst'>4.3 最小生成树构造Gprunedmst
  • prunedbranches'>4.4 剪枝构造Gprunedbranches
  • smooth'>4.5 光滑处理构造轮廓线Gsmooth
  • 4.6 实验结果
  • 4.7 本章小结
  • 第五章 结论与进一步工作的讨论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间发表的论文
  • 学位论文评阅及答辩情况表
  • 相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    三维点云模型轮廓线的绘制
    下载Doc文档

    猜你喜欢