大势智慧是一家---于真实三维数字化重建及三维数据服务的---企业,公司在城市---三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有---的技术优势和丰富实践经验。
三维重建:有了比较准确的匹配结果,实景三维建模,结合---机标定的内外参数,就可以恢复出三维场景信息。由于三维重建精度受匹配精度,---机的内外参数误差等因素的影响,因此首先需要做好前面几个步骤的工作,使得各个环节的精度高,误差小,这样才能设计出一个比较准确的立体视觉系统。
三维---信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为:粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧---同角度采集的---图像。首先提取两帧图像之间的特征点,这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征,实景建模,也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内,通过自动记录坐标,得到粗匹配初始值。
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,三维实景建模,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,实景建模软件,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,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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