点云模型的结构化轮廓获取方法的研究

摘要

随着计算机图形学的飞速发展，非真实感绘制成为计算机图形学中一个崭新而富有活力的分支。它生成的图像通常类似艺术家、工艺美术家或科学插图画家的作品，再加上文本注释，往往能够根据人的意愿传递更多或特定的信息。
　　轮廓线获取技术在非真实感绘制中占有重要地位。在非真实感绘制的三维形体中，轮廓线传递了非常重要的信息。轮廓线的获取对于三维物体的形状以及审美都是必需的，它刻画了三维模型的基本外观，艺术家和设计者因此经常通过显式地绘制轮廓线，或者通过在轮廓边缘加强对比来突出物体轮廓特征。很多手工绘制的3D场景为了突出设计者的设计意图，经常通过简化某些不是非常关心的局部细节和加强轮廓线来表现。另外，轮廓线还是卡通风格绘制的基础，二三维卡通画在表现模型的时候，通常用轮廓线来勾勒形状，并加粗线条来表现模型的重要特征，在技术图中也经常采用类似的手段。
　　点云数据是三维扫描仪对物体进行采样得到的物体表面的直接采样点，是对物体表面的几何属性最真实地记录。相对于网格模型以及其他实体表示方法，如边界表示模型、csG模型等，点云模型有处理简单，存储空间小等特点，因此越来越多地得到应用。目前基于点云模型的数据处理主要包括数据压缩、传输，几何建模，特征检测，绘制体系等。
　　本文主要研究问题是基于快速获取点云模型上的结构化轮廓，提出了一种基于物体空间的获取点云模型上结构化轮廓的方法。本文的主要贡献有：
　　1、提出了一个基于法向高斯球的四叉树层次数据索引结构，用于点云模型轮廓点的快速计算。
　　点云数据是无结构的数据，如何快速判断哪些点落在物体轮廓上是绘制轮廓线首要解决的问题。我们基于这样一个观察，即轮廓上的点的法向一定与视线方向垂直，将模型上点的法向映射到与模型对应的高斯球上，并根据各点的法向矢量方向把无组织的点建立起一个层次索引结构。根据这样一个结构，可快速剔除非轮廓区域的点，对快速计算轮廓上的点有非常重要的作用。
　　2、提出了一个获取点云模型上结构化轮廓线的方法。由于点云数据不保存采样点间的连接关系，因此，点云数据中的轮廓也通常是由无结构的点组成，通

目录

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 相关研究

1.3 本文工作及论文结构安排

1.4 本章小结

第2章 预备知识

2.1 轮廓线的定义

2.1.1 基于多边形模型轮廓的定义

2.1.2 基于光滑曲面模型轮廓的定义

2.1.3 基于点云模型轮廓的定义

2.2 基于物体空间的轮廓线的获取方法

2.2.1 基于多边形面片描述模型的轮廓线检测算法

2.2.2 基于自由曲面描述模型的轮廓线检测算法

2.3 点的K近邻搜索算法

2.4 点的法向的计算

2.5 点云数据组织方法

2.6 本章小结

第3章 点云模型轮廓点的获取

3.1 点云模型的获取及特点

3.2 点云数据的组织

3.2.1 高斯球的映射

3.2.2 建立四叉树索引结构

3.3 点云模型轮廓点的获取

3.4 实验结果分析

3.5 本章小结

第4章 点云模型结构化轮廓线的获取

4.1 引言

4.2 算法思想

4.3 算法实现

4.4 实验结果分析

4.5 本章小结

第5章 结论与进一步工作的讨论

参考资料

致谢

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