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三維點云--原理方法與技術(下) 版權信息
- ISBN:9787030671875
- 條形碼:9787030671875 ; 978-7-03-067187-5
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
三維點云--原理方法與技術(下) 本書特色
本書是關于三維點云核心技術原理與方法的一部專著,其重點是基于點云模型的三維空間感知、識別理解與重建。
三維點云--原理方法與技術(下) 內容簡介
本書內容是三維點云的核心原理、方法與技術,重點是點云模型的三維空間識別、理解與重建。全書上、下兩冊,分為四部分,共15章,上冊包括點云獲取與預處理、點云特征分析與計算和點云識別與理解;下冊介紹點云重構與藝術風格化。本書為下冊。 本書可作為高等院校計算機視覺、人工智能、數字媒體技術、虛擬現實、地理信息、測繪和建筑等專業本科生或研究生的參考書,也可供點云的研究人員、技術開發人員和工程技術人員等閱讀。
三維點云--原理方法與技術(下) 目錄
前言
第四部分 點云重構與藝術風格化
第11章 點云曲面重建 3
11.1 點云曲面重建經典方法 3
11.1.1 基于Voronoi圖的點云曲面重建 3
11.1.2 基于Delaunay三角剖分的點云曲面重建 8
11.2 點云曲面重建基本方法 13
11.2.1 點云的隱式曲面重建 14
11.2.2 點云的參數曲面重建 17
11.3 點云的曲面網格化方法 20
11.3.1 網格曲面形成過程 21
11.3.2 網格特性分析 24
11.4 點云的插值曲面重建方法 31
11.4.1 算法描述 32
11.4.2 插值點合理性分析 34
11.4.3 實例分析與討論 37
11.5 本章小結 39
參考文獻 40
第12章 點云樹重建與模擬 42
12.1 點云樹預處理 42
12.1.1 枝干預處理 42
12.1.2 樹葉預處理 50
12.2 點云樹葉重建 54
12.2.1 紋理映射 54
12.2.2 樹葉彎曲變形 59
12.3 點云樹重建 62
12.3.1 枝干重建 62
12.3.2 樹枝重建 70
12.3.3 樹葉與樹枝、樹干融合 73
12.4 樹的變化模擬 74
12.4.1 樹四季變化模擬 76
12.4.2 樹葉飄落模擬 78
12.5 本章小結 81
參考文獻 82
第13章 風吹樹模擬運動 84
13.1 單棵樹搖曳運動 85
13.1.1 風場模型設計 85
13.1.2 樹干、樹枝的聯動作用 87
13.1.3 無葉樹的搖曳運動 90
13.1.4 有葉樹的搖曳運動 96
13.2 森林搖曳模擬 101
13.2.1 森林建模 101
13.2.2 森林風場模型設計 105
13.2.3 森林的搖曳運動 108
13.3 森林搖曳的并行化 114
13.3.1 并行化建模 114
13.3.2 樹運動計算優化 118
13.3.3 繪制方式選擇 120
13.3.4 MPI并行結構設計 123
13.3.5 森林搖曳加速問題 125
13.4 本章小結 128
參考文獻 129
第14章 點云場景重建 130
14.1 點云建筑物重建 130
14.1.1 構件提取 132
14.1.2 基本形狀檢測 133
14.1.3 曲面重建 134
14.1.4 多構件融合 135
14.2 點云場景物體提取 136
14.2.1 場景形狀分析 136
14.2.2 基本形狀提取 139
14.3 拓撲關系提取 147
14.3.1 點集分類 148
14.3.2 拓撲關系分析 155
14.4 基于逼近的場景重建 159
14.4.1 平面點云簇 159
14.4.2 非平面點云簇 163
14.5 本章小結 164
參考文獻 165
第15章 點云藝術風格化 167
15.1 點云樹水墨化 167
15.1.1 樹干、樹枝紋理映射 169
15.1.2 樹葉水墨化 171
15.2 點云物體素描畫 181
15.2.1 素描畫的脊、谷線 181
15.2.2 點云輪廓線提取 183
15.2.3 脊、谷線與輪廓線整合 186
15.2.4 線條擴散模型獲取 188
15.2.5 陰影區域的生成 192
15.3 本章小結 197
參考文獻 198
三維點云--原理方法與技術(下) 節選
第四部分 點云重構與藝術風格化 第11章 點云曲面重建 基于點云數據重建出三角網格的過程,即利用點云數據攜帶的信息構建出原始曲面的幾何模型的過程,稱為點云曲面重建。在科學計算可視化(visualization in scientific computing,VISC)、計算機輔助幾何設計(computer-aided geometric design,CAGD)、計算機圖形學、逼近論等領域,為更好地研究被測對象,需要根據給定的點云模型進行曲面重建。點云曲面重建是很多研究領域中的關鍵步驟,如逆向工程、醫學影像可視化,也是現代技術研究的熱點。 曲面表達形式主要有隱函數表達形式、參數表達形式、網格表達形式和點云表達形式等幾類。常見的基于點云的曲面重建方法相應地可以分為三類,分別是隱式曲面重建方法、參數曲面重建方法和網格曲面重建方法。本章主要闡述由點云表達形式到其他三種表達形式的轉換方法。 11.1 點云曲面重建經典方法 Voronoi圖是一種空間分割算法,其空間劃分思想來源于笛卡兒的凸域分割空間理論。Voronoi圖與 Delaunay三角剖分互為對偶,基于點之間的連接關系和規則形成的 Voronoi圖與 Delaunay三角剖分的過程,實質是基于點云形成網格曲面重建的過程[1,2]。 接下來,介紹基于 Voronoi圖和 Delaunay三角剖分的點云曲面重建的相關方法。 11.1.1 基于 Voronoi圖的點云曲面重建 對于平面上任意兩點 p、q,將二者之間的歐氏距離記為 dist( pq),那么,可,將表示為 (11-1) 設為平面上任意 n個互異的點,這些點被稱為基點。將平面劃分為 n個單元(cell),且對于位于點 pi所對應的單元中的任一點 q,當且僅當對于任何的 ,都有,則稱其為 P對應的 Voronoi ,圖,記作 Vor(P)或 V(P)。 Voronoi圖實際上是一種連續多邊形,由一組鄰點直線的垂直平分線連接形成,又稱 Dirichlet圖、泰森多邊形,如圖11-1所示。構建 Voronoi圖的關鍵在于形成離散數據點的 Delaunay三角形,即對平面的一個子區域進行劃分,將整個平面劃分成若干個單元。 圖11-1 Voronoi圖的構建過程 1.Voronoi圖的性質 (1)對偶特性。 Voronoi圖與 Delaunay三角形互為對偶(三個 Voronoi頂點構成一個 Delaunay三角形)。 (2)*近鄰特性。對于歐氏平面上一組互不相同的點,當且僅當其中兩個點的 Voronoi圖(其中的一個多邊形區域)共享一條有限長度的邊時,這兩個點為近鄰點。 (3)空圓特性。在 Voronoi圖中選取任意結點 q,記 q所在的 Voronoi邊對應的離散點集(3個或更多)為 S,并構建圓 C,若 C內不包含點集 S中的其他離散點,則圓 C稱為空圓。其中,半徑*大的空圓稱為*大空圓。 (4)線性特性。 Voronoi圖是含有 n個多邊形以及三個及以上結點的平面圖形。假設分別表示圖中的生長點、Voronoi邊與 Voronoi結n點的個數。由于每一條 Voronoi邊存在兩個結點,而每個結點至少屬于三條邊,那么有2ne ≥3nv 。運用歐拉規則可得,這說明 Voronoi圖隨著生長點的個數 n呈線性增長。 2.與 Voronoi圖相關的概念 中軸:一個對象的中軸是一個離散點集,這個點集中至少有兩個距離該三維對象邊界*近的點,該點集構成的線條稱為中軸,即拓撲骨架,如圖11-2所示。 局部特征尺寸:給定一個光滑流形 M(有關流形的概念參閱文獻[3]),M上任意一點的局部特征尺寸指該點和 M的中軸之間的距離,如圖11-3所示。 圖11-2 中軸 圖11-3 局部特征尺寸 采樣:在曲面 S上對各點采樣密度*大為這些點的局部特征尺寸的.倍的一種非均勻密度采樣方法。采樣的相關方法如下: (1)如果點集 P是對曲面的.-采樣,記為 VP,且.滿足式(11-2)所示條件,則具有閉球屬性。 (11-2) (2)如果點集 P是對曲面 S的.-采樣,P對應的 Voronoi圖 V(P)的極點隨著.接近于0而收斂于曲面 S的中軸。 (3)如果點集 P是對曲面 S的.-采樣,對點集 P中的任意點 p,令 P+代表點 p的 Voronoi圖原胞的極點,那么曲面 S在 p點處的法矢與向量的夾角不超過。 3.Voronoi圖的生成方法 關于平面點集的 Voronoi圖生成方法,代表性的方法主要分為兩類[1]:①直接法,如增量法、分治法、半平面法和掃描線法等;②間接法,即利用 Voronoi圖的對偶性,先生成 Delaunay三角形,然后構造 Voronoi圖,有換邊法和升維法等。 下面以增量法為例,介紹 Voronoi圖的生成過程。 假定在二維空間中有 n個生長點,這 n個生長點按某種方式排序,如從 p1到 pn或者從 pn到 p1。設 vm表示前 m個生長點的 Voronoi圖。從 v3開始,每增加一個生長點 pm( m≤n),對vm1進行局部重新剖分,得到 vm。由vm.1擴展至 vm的過程中,主要包括兩個步驟(圖.11-4)。 (1)搜索鄰近元。從對應的生長點中尋找與新增生長點 pm*近的生長點 pm(m)。 (2)局部更新。作線段 pmpm(m)的垂直平分線,尋找垂直平分線與 Voronoi多邊形vm.1[ pm(m)]的交點,并確定與其鄰近的 Voronoi多邊形。然后,作邊 pmpm1(m)的垂直平分線,并找出其與 Voronoi多邊形的另一個交點和鄰近的多邊形vm.1[ pm2(m)]。重復此過程,可以獲得 pm的 Voronoi多邊形 vm。 圖11-4 Voronoi圖的生成過程(以增量法為例) 有關 Voronoi圖的詳細內容,可參閱文獻[1]。 4.基于 Voronoi圖的三角網格曲面重建 下面介紹基于 Voronoi 圖的三角網格曲面重建的常見方法,典型的有 Crust方法和 Cocone方法等。 1)Crust方法 Crust方法可以在二維平面上進行曲線重建或在三維空間進行曲面重建[4,5]。 Crust二維算法在二維平面上進行曲線重建過程如下:首先計算光滑曲線 F的離散采樣點集 S的 Voronoi圖,令代表 Voronoi圖的頂點,對 SV進行 Delaunay三角剖分, Crust由點集 S中的點形成的邊組成,這些邊均為 Delaunay三角形邊且對采樣點集 S和 Voronoi圖頂點 V滿足空圓特性。其中, Voronoi圖頂點 V起過濾作用。 Crust方法需要保證重建曲線在拓撲結構上與原采樣曲線一致,在采樣密度滿足.-采樣的前提下,所得曲線與原采樣曲線微分同胚。 Crust 方法對二維曲線重建示例如圖11-5所示。 圖11-5 Crust方法對二維曲線重建示例在三維空間上拓展 Crust二維算法,得到 Crust三維算法。但是, Voronoi圖
三維點云--原理方法與技術(下) 作者簡介
王映輝,博士,江南大學二級教授,博士生導師,主要從事三維計算機視覺智能、虛實融合方面的研究。中國虛擬現實與可視化產業技術創新戰略聯盟常務理事,CCF不錯會員,ACM/IEEE會員,曾擔任西安理工大學計算機科學與工程學院院長(2006.06~2016.10)。先后主持或參與完成國家重點研發專項課題、國家自然科學基金項目等重量項目十多項;發表SCI論文百余篇,出版著作和譯著6部;獲得省部級及以上科學技術獎5項。
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