3d建模的原理
3d建模的过程实际上是一个三维重建过程,这个过程包括点云数据预处理、分割、三角网格化、网格渲染。
由于激光扫描获取的数据中常常伴有杂点或噪声,影响了后续的处理,因此为了获取完整的模型,需要对点云数据进行一定的预处理,常用的方法有滤波去噪、数据精简、数据插补等。
分割是指将整个点云聚类为多个点云,实景三维地图,每个点云对应独立的物体对象。分割算法大体上是先选定一个点,利用kd树计算以该点为中心的球,球内的点都属于该物体,球的半径设为一个阈值,之后遍历该物体的其他点都这么处理,会将点云分割成一个一个的物体。
为了便于后续的网格渲染,需要提前将点云进行三角网格化,实景三维技术,采用的算法通常是凸包或凹包算法。
以上几步基本上已经得出了点云的空间拓扑结构,要得到逼真的物体,还需要网格渲染。网格渲染主要为纹理映射,就是将数码相机中的图像望网格上贴。
经过以上几步就完成了整个3d建模。
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体素是三维空间中的一个有大小的点,实景三维,一个小方块,相当于是三维空间种的像素。
点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息,包括三维坐标x,y,z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实原子化,通过---的点云数据可以还原现实。万物皆点云,获取方式可通过三维激光扫描等。
精细配准是一种更深层次的配准方法。经过---步粗配准,得到了变换估计值。将此值作为初始值,在经过不断收敛与迭代的精细配准后,达到准确的效果。以---的icp算法为例,该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离,---这些点和目标点云的zui近点相互对应,同时构造残差平方和的目标函数。icp算法能够获得精正确无误的配准结果,对自由形态曲面配准问题具有重要意义。另外还有如saa(simulate anneal arithmetic,模拟退火)算法、ga(genetic algorithm,遗传)算法等也有各自的特点与使用范畴。
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