武汉大势智慧-三维重建软件

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    2023-5-14

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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,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,三维重建软件,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。







双目立体视觉重建,在实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法,也逐渐出现在一部分商业化产品上; 不足的是运算量仍然偏大,而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低 。 作为计算机视觉的关键技术之一,立体视觉法也其弊端。例如,立体视觉需要假设空间的平面是正平面,而实际情况却与此相差甚远。除此之外,匹配还存在歧义性:对于一幅图像上的某些特征点,另外的图像可能存在若干个与之相似的特征点。那么如何选取适配的匹配点,显得较为棘手。除此之外,对于如相机运动参数的确定、大型场景重建需要获取多帧图像等问题,也---的影响了立体视觉的深层次应用。









经过配准后的---信息仍为空间中散乱无序的点云数据,仅能展现景物的部分信息。因此必须对点云数据进行融合处理,以获得精细的重建模型。以kinect传感器的初始位置为---构造体积网格,网格把点云空间分割成很多的细小立方体,这种立方体叫做体素(voxel)。通过为所有体素赋予sdf(signed distance field,有效距离场)值,来隐式的模拟表面。







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