基于点云的空间对象表面重建及其多分辨率表达方法研究

论文摘要

全面、真实、准确地再现地理空间实体及其相关信息是数字城市建设的关键。也是3d GIS的核心研究问题之一。基于三维激光扫描技术的空间数据采集方法通过密集采样实现了以点云来表达空间目标的三维轮廓特征,凭借其快速、高效、高精度、全天候等优良特性,为数字城市建设的顺利进行提供了可靠的数据保证。然而,源于采样点相互间缺乏必要的拓扑邻接信息,使得诸如GIS的空间分析、虚拟现实的碰撞检测、地质三维GIS的虚拟切割等功能难以基于点云来实现;并且,作为一种集高效与高精度于一体的三维数据采集手段,三维激光扫描技术在为数字城市建设提供便利的同时,对计算资源、存储空间等均提出了较高的要求。为了充分发挥基于三维激光扫描技术的数据采集方法在数字城市建设中的作用,缓解“海量”数据给计算资源带来的负担,本文开展了与点云数据后处理相关的研究工作,特别是当基于三维激光扫描技术的数据采集方法应用于数字城市建设时,点云密度分布极其不均、数据盲区无处不在、点云数据呈现出“海量”特性的情况下,如何正确、高效、合理地确定采样点相互间的拓扑邻接关系;在此基础上,开展了三维表面模型的多分辨率表达以及基于三角条带的模型编码等相关的研究工作,取得的研究成果如下:(1)设计并实现了一种基于Delaunay规则的三维表面重建方法。通过将三维空间中的离散采样点投影至局部拟合切平面上,并对其实施2d Delaunay约束三角剖分处理,根据剖分结果确定采样点相互间的拓扑邻接关系,进而实现表面模型的构建。通过降维处理,使得算法可以有效处理具备“海量”特性的点云数据:并且,算法在表面重建过程中可以有效地检测不充分采样区域以及采样表面的边界部分,适用于开闭两种类型表面的重建。(2)提出了一种基于特征约束的三维表面重建算法。设计并实现了基于曲率极值与最小生成树的特征识别与提取方案,通过将局部采样点投影至拟合切平面上,利用提取的特征线对局部三角剖分与表面生长过程进行指导和约束,进而确定采样点相互间的拓扑邻接关系,并利用法向一致化算法对重建表面的法向进行调整,实现采样实体的表面重建。算法在秉承了表面生长法实现简单、运行高效等优点的同时,有效地克服了传统的表面生长法在法向一致化过程中对法向传播路径的选择缺乏考虑,使得当生长边为一尖锐特征时,将会出现法向传播错误的问题,拓展了算法的适用范围。(3)提出了一种基于二次误差准则及边折叠算子的表面LOD模型的构建方法。借助于二次误差准则对边折叠操作所引起的模型变形进行度量,并据此确定边折叠的顺序,保证了每一次边折叠操作之后模型的变形最小;构建LOD模型的过程中,利用半空间测试算法对边折叠操作的合法性进行判断,避免了结果模型的空间自相交;更为重要的是,构建LOD模型的过程中,算法可以同步处理表面模型的边界区域与内部区域,有效地保证了结果LOD模型的质量,提高了LOD模型的近似表达能力。(4)提出了一种具有拓扑保持特性的自适应视相关LOD模型的动态构建及其实时更新方法。利用渐进格网对原始高分辨率模型进行表示,并根据边折叠的先后顺序构建相应的层次二叉树,在视相关LOD模型的动态构建及其实时更新过程中,算法顾及了包括视点、视方向、视场角、表面法向以及顶点影响范围等几乎所有与视觉效果相关的参数对结果模型的影响,进而构建相应的视相关LOD模型。相比之下,本文算法可以根据需要有选择地对局部格网进行简化或加密,结果LOD模型中允许多种不同的分辨率共存,在保证渲染效果的同时,进一步减小了模型表达的数据量、加快了模型的渲染速度。(5)提出了一种基于对偶图的三角条带生成算法。借助于图论的理论支撑以及三角面片之间的拓扑邻接信息,实现了基于全局判别准则的条带路径的生成与合并:通过将条带路径提取与条带化编码相分离,使得算法具有自动保持模型表面法向的功能,避免了重复的法向一致化判断与调整工作;借助于对偶图与三角网格模型之间的对应关系,采用了基于三角网格的直接编码方案,保证了算法的高效及高质量特性。更为重要的是,随着模型复杂度与数据量的递增,算法显示了较强的优越性。立足于上述研究成果,本文设计并开发了基于点云数据后处理的原型系统,实现了原型系统与RiSCAN Pro数据采集软件之间的无缝集成,不仅为本论文的研究提供了有效的实验验证环境,也为利用三维激光扫描数据进行数字城市三维表面建模提供了基础平台。

论文目录

• 目录
• 图目录
• 表目录
• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 三维激光扫描技术
• 1.3.2 点云数据滤波
• 1.3.3 基于点云的空间对象表面重建
• 1.3.4 三维表面模型的多分辨率表达
• 1.3.5 视相关LOD模型的构建
• 1.3.6 三角条带的自动生成
• 1.3.7 研究现状分析
• 1.4 研究目标与研究内容
• 1.4.1 研究目标
• 1.4.2 研究内容
• 1.5 研究方法与技术路线
• 1.5.1 研究方法
• 1.5.2 技术路线
• 1.6 论文组织
• 第2章 点云数据预处理
• 2.1 引言
• 2.2 重采样
• 2.2.1 原始扫描数据的重采样
• 2.2.2 基于八叉树的多测站数据融合的重采样
• 2.2.3 实例
• 2.3 基于稳健双边滤波算子的点云数据去噪
• 2.3.1 稳健估计
• 2.3.2 拓扑k-邻域
• 2.3.3 几何属性分析与计算
• 2.3.4 双边滤波算子
• 2.3.5 实验与分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于点云的空间对象表面重建
• 3.1 引言
• 3.2 采样
• 3.3 术语及假设
• 3.4 基于点云的空间对象无约束表面重建
• 3.4.1 顶点类型划分
• 3.4.2 k-近邻
• 3.4.3 切平面计算
• 3.4.4 法向一致化处理
• 3.4.5 坐标系统转换
• 3.4.6 顶点选择
• 3.4.7 Delaunay三角剖分
• 3.4.8 实例
• 3.5 基于曲率极值与最小生成树的点云特征提取
• 3.5.1 算法分类
• 3.5.2 基于曲率极值法的特征采样点提取
• 3.5.3 基于最小生成树的特征线生成
• 3.5.4 最小生成树裁剪
• 3.5.5 实例
• 3.6 基于特征约束的空间对象表面重建
• 3.6.1 可见性判别
• 3.6.2 顶点选择
• 3.6.3 法向一致化
• 3.6.4 算法流程
• 3.6.5 实例
• 3.7 分析
• 3.8 本章小结
• 第4章 三维表面模型的多分辨率表达
• 4.1 引言
• 4.2 表面模型质量指标
• 4.3 已有方法的分类表述
• 4.3.1 误差度量准则
• 4.3.2 简化算子
• 4.4 基于边折叠算子及二次误差准则的LOD模型构建算法
• 4.4.1 基本定义
• 4.4.2 二次误差
• 4.4.3 边折叠代价
• 4.4.4 半空间测试
• 4.4.5 算法流程
• 4.4.6 实例与分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 自适应视相关LOD模型的动态构建
• 5.1 引言
• 5.2 三维表面模型的渐进格网表示法
• 5.3 可见性判别
• 5.3.1 视锥
• 5.3.2 法向椎
• 5.3.3 包络球
• 5.3.4 可见性判别实现
• 5.4 自适应视相关LOD模型的动态构建及其实施更新
• 5.4.1 预处理
• 5.4.2 视相关LOD模型的动态构建
• 5.4.3 视相关LOD模型的实时更新
• 5.5 实验与分析
• 5.5.1 时间复杂度
• 5.5.2 空间复杂度
• 5.6 本章小结
• 第6章 基于三角条带的三维表面模型编码
• 6.1 引言
• 6.2 三角条带表示法
• 6.3 算法描述
• 6.3.1 对偶图节点的类型划分
• 6.3.2 条带化
• 6.4 实验与分析
• 6.5 本章小结
• 第7章 点云数据处理系统的设计与实现
• 7.1 系统总体设计
• 7.1.1 系统开发总体方案
• 7.1.2 系统结构体系
• 7.1.3 功能模块划分
• 7.2 系统功能详细设计
• 7.3 系统运行实例
• 7.4 本章小结
• 第8章 结论与展望
• 8.1 结论
• 8.2 展望
• 参考文献
• 攻读博士期间参加的科研项目
• 攻读博士期间发表的学术论文
• 致谢