基于点云数据的NURBS曲面重建研究_赵继俊

专利名称：一种由点云直接重建三维曲面的方法专利类型：发明专利
发明人：张举勇,熊诗尧,刘利刚
申请号：CN201410479451.8
申请日：20140918
公开号：CN104268934A
公开日：
20150107
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种由点云直接重建三维曲面的方法，包括：输入可能带有噪声和异常值的点云数据P和需要重建曲面的顶点个数m；初始化字典矩阵V和初始化连接矩阵B；迭代地更新字典矩阵V和连接矩阵B，直到收敛；输出重建的三角形网格，完成三维曲面的重建。

利用本发明，由点云直接重建三角形网格，同时能很好的去除输入点云中的噪音、对非均匀采样鲁棒以及能很好的恢复出点云中的特征。

相比隐式方法，本发明由点云直接重建三角形网格，避免了隐式方法中的多步优化问题所带来的累积误差。

相比组合方法，本发明将重建误差作为目标函数，使得本发明重建出来的曲面的重建误差往往比现有的组合方法会小。

申请人：中国科学技术大学
地址：230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号
国籍：CN
代理机构：中科专利商标代理有限责任公司
代理人：任岩
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基于RBF神经网络的点云数据曲面重建快速算法
黄淼;张海朝;普杰信;李超
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(28)2
【摘要】在分析现有重构方法局限性的基础上,给出了一种基于神经网络的点云数据重构三维网格形状的快速算法.首先对点云数据进行归一化处理;然后进行特征线提取,并以特征线为基础对曲面进行分割.该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点或曲面的控制网格,通过神经网络的权值约束实现曲线段或曲面片之间的连接.实验结果表明,使用该方法能快速获得形状良好的网格曲面.
【总页数】4页(P469-472)
【作者】黄淼;张海朝;普杰信;李超
【作者单位】河南科技大学,电子信息工程学院,洛阳,471003;河南科技大学,电子信息工程学院,洛阳,471003;河南科技大学,电子信息工程学院,洛阳,471003;西华师范大学,计算机学院,四川,南充,637002
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.带噪声的点云数据的隐式曲面重建算法 [J], 杨军;诸昌钤
2.三维散乱点云模型的快速曲面重建算法 [J], 张娟;侯进;吴婷婷;钟李涛;龚随;唐源皓
3.针对密集点云的快速曲面重建算法 [J], 聂建辉;马孜;胡英;陈新禹
4.三维散乱点云快速曲面重建算法 [J], 宋大虎;李忠科;孙玉春
5.基于点云数据的曲面重建算法比较研究 [J], 吴旭;卢凌雯;梁栋栋;汪晓楚
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基于点云数据的三维物体重建技术研究在现代社会中，三维建模技术被广泛运用于各个领域，例如工业制造、游戏设计、电影制作以及建筑设计等。

然而，传统的三维建模需要进行大量的人工操作，费时费力，且还存在一定的误差。

为了解决这些问题，基于点云数据的三维物体重建技术应运而生。

本文将探讨基于点云数据的三维物体重建技术的原理、分类、应用和未来发展方向。

一、技术原理基于点云数据的三维物体重建技术是通过激光雷达或相机等设备采集物体表面的点云数据，然后通过一系列算法将点云数据转换成三维模型。

这种重建技术是非接触式的，可以快速、准确地提取物体表面特征，还可以实现对大范围、复杂物体的快速重建。

二、技术分类根据数据来源的不同，基于点云数据的三维物体重建技术可以分为两种类型：有源型和无源型。

有源型是指需要借助于激光雷达或结构光等主动式设备，对物体进行扫描后获取点云数据，再进行重建。

这种方法精度较高，但需要专门的设备和较长的扫描时间。

而无源型是指不依赖于主动式设备的物体重建方法，通常通过多视角拍摄物体图像，然后通过图像处理技术和三角测量原理，从而得到点云数据并进行重建。

这种方法简单易行，但精度较低。

三、技术应用三维建模技术在诸多领域中有着广泛应用。

基于点云数据的三维物体重建技术可以在以下领域中发挥重要作用：1. 工业制造基于点云数据的三维物体重建技术可以用于复杂机械零件的检测、维修和改进，可以快速生成图纸和模型，减少了人工检测以及修正的时间和成本。

2. 游戏设计游戏开发中，利用三维技术可以构建游戏世界，增强游戏的真实感，让玩家沉浸在虚拟世界中。

基于点云数据的三维物体重建技术可以有效地快速重建物体的三维模型。

3. 建筑设计建筑设计中，设计人员可以将基于点云数据的三维物体重建技术应用于室内外环境的重建和设计，可以很好地模拟建筑设计效果，帮助客户更好地理解和评估设计方案。

4. 电影制作电影制作人员可以利用基于点云数据的三维物体重建技术来重建场景和角色模型，提高电影的逼真度，增强观众的视觉体验。

颅骨点云曲面重建的Euler’s Elastica模型
牛慧勤;潘振宽;赵俊莉;周明全
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2022(34)10
【摘要】为从具有复杂拓扑关系的颅骨点云数据中重建精确、光滑的隐式曲面,提出了基于Euler’s Elastica的变分水平集方法.首先,将Euler’s Elastica作为正则化约束引入变分能量泛函,采用增广拉格朗日方法将变分能量泛函最小化问题转化为一系列子问题;其次,分别采用广义软阈值公式、解析公式和快速傅里叶变换求解;最后,在计算过程中采用投影算法,有效地避免了水平集函数的重新初始化过程.实验结果表明,相较于现有方法,所提基于Euler’s Elastica的变分水平集方法具有更好的收敛性和有效性,能够提高重建的精确性,避免曲面边缘的缺失.
【总页数】9页(P1515-1523)
【作者】牛慧勤;潘振宽;赵俊莉;周明全
【作者单位】青岛大学计算机科学技术学院;北京师范大学教育部虚拟现实应用工程研究中心;西北大学信息科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.三维散乱点云模型的快速曲面重建算法
2.基于点云数据的曲面重建算法比较研究
3.顾及点云曲率的快速点云表面模型重建算法
4.图像匹配点云与激光扫描点云的模型重建对比
5.基于点云数据的隧道曲面三维重建方法的研究
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基于NURBS控制点重构的曲面加工误差测量与评定技术研究的开题报告一、研究背景随着计算机辅助设计与制造技术的发展，曲面加工已经成为制造业中的一项重要工艺。

曲面加工误差是制造过程中不可避免的问题，且会直接影响产品的质量和性能。

因此，对于曲面加工误差的测量和评定技术的研究具有重要的现实意义。

传统的曲面加工误差测量方法通常采用直接测量法或比对测量法，这些方法存在着精度低、效率低、成本高等问题。

近年来，基于NURBS （Non-Uniform Rational B-Spline）控制点重构的曲面加工误差测量与评定技术得到了快速的发展，并已经在一些领域得到了应用。

NURBS曲面是一种高阶数学曲面模型，可以通过限制控制点的数量来控制曲面的复杂度，并且可以精确地描述包括自由曲面在内的各种曲面形状。

基于NURBS控制点重构的误差测量技术主要是通过测量实际曲面与设计模型之间的差异来评定曲面加工误差。

二、研究内容本研究旨在基于NURBS控制点重构的曲面加工误差测量与评定技术，探索如何使用NURBS曲面模型的优势，实现曲面加工误差的测量和评定，并提出相应的改进方法。

具体研究内容包括：1. NURBS曲面控制点重构方法研究，包括曲面模型的建立、控制点数量的限制、NURBS曲线的拟合等。

2. 基于控制点重构的曲面加工误差测量方法研究，包括如何测量实际曲面和设计模型之间的差异、误差评估标准的制定等。

3. 误差评定方法的实验研究，通过实验验证所提出的误差评定方法的可靠性和有效性，同时探索其适用范围和限制。

4. 改进方法的研究，针对实验中发现的问题，提出相应的改进方法，并进行实验验证。

三、研究意义本研究将基于NURBS控制点重构的曲面加工误差测量与评定技术进行了深入的研究，具有以下意义：1. 提供一种新的曲面加工误差测量和评定方法，解决了传统方法存在的精度低、效率低、成本高等问题。

2. 基于控制点重构的误差评定方法可以对现有的曲面加工修复技术进行优化和改进，提高曲面加工的质量和效率。

逆向工程中点云数据的曲面重构方法研究赵柳;纪丽婷;王立建;黄福【摘要】逆向工程是数字化产品开发方法之一,它极大地缩短了产品的开发周期,提高了产品精度,是消化、吸收先进技术进而创造和开发各种新产品的蕈要手段.在逆向工程中,曲面模型重建是整个逆向工程中最关键、最复杂的一环.本文提出一种基于传统的参数曲线曲面方法:Bezier法、B-样条法,而义有所创新的C2连续保形五次样条曲线曲面方法.充分利用相邻四个控制点的几何信息,构造了通过中间两点的五次参数曲线段,使得相邻段之间自然C2连接.并通过实验加以验证,最后对该算法做了总结.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2010(000)002【总页数】4页(P19-22)【关键词】逆向工程;曲面重构;B样条;非均匀有理B样条【作者】赵柳;纪丽婷;王立建;黄福【作者单位】中北大学,电子与计算机科学技术学院,山西,太原,030051;中北大学,电子与计算机科学技术学院,山西,太原,030051;中北大学,电子与计算机科学技术学院,山西,太原,030051;中北大学,电子与计算机科学技术学院,山西,太原,030051【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言“逆向工程”（Reverse Engineering，RE）也称反求工程、反向工程等。

逆向工程起源于精密测量和质量检验，它是设计下游向设计上游反馈信息的回路。

随着现代计算机技术及测试技术的发展，利用CAD/CAM技术、先进制造技术来实现产品实物的逆向工程，已成为CAD/CAM领域的一个研究热点，并成为逆向工程技术应用的主要内容 [1-2]。

CAD模型重建是根据扫描得到的点云数据构建实物对象的几何模型，根据实物外形的数字化信息，可将测量得到的点云分为两类，有序点云和无序点云（散乱点云），由不同的点云数据类型，形成了不同的模型重建技术。

目前较成熟的方法是通过重构外形曲面来实现实物重建。

常用的曲面模型有Bezier、B-Spline（B样条）、NURBS（非均匀有理B样条）和三角Bezier曲面[3]。

《立体匹配与点云重建关键技术的研究》篇一一、引言随着计算机视觉和三维测量技术的飞速发展，立体匹配与点云重建技术已成为三维重建领域中的关键技术。

立体匹配是获取物体三维信息的重要手段，而点云重建则是将立体匹配得到的数据进行整合、处理，最终生成三维模型的过程。

本文将重点研究立体匹配与点云重建的关键技术，并探讨其应用前景。

二、立体匹配技术研究立体匹配是利用两幅或多幅从不同视角拍摄的图像，通过算法提取出相应的特征点，并计算这些特征点在空间中的位置信息，从而得到物体的三维结构信息。

其关键技术包括特征提取、特征匹配和视差估计。

1. 特征提取特征提取是立体匹配的基础，其目的是从图像中提取出具有代表性的特征点。

常见的特征点包括角点、边缘点、区域等。

提取出的特征点应具有较好的区分性和稳定性，以便于后续的匹配和视差估计。

目前，常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB等。

2. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征点进行匹配的过程。

由于两幅图像之间存在视角差异、光照变化、噪声干扰等因素，因此需要采用一定的算法进行特征点的匹配。

常见的特征匹配方法包括基于区域的匹配、基于特征的匹配和基于模型的匹配等。

其中，基于特征的匹配方法具有较高的准确性和鲁棒性。

3. 视差估计视差估计是立体匹配的核心步骤，其目的是根据匹配的特征点计算视差图。

视差图反映了物体在不同视角下的位置信息，是三维重建的重要依据。

常见的视差估计方法包括块匹配算法、区域生长算法、基于全局优化的方法等。

其中，基于全局优化的方法具有较高的准确性和鲁棒性。

三、点云重建技术研究点云重建是将立体匹配得到的视差图进行整合、处理，生成三维模型的过程。

其关键技术包括数据预处理、曲面重建和纹理映射。

1. 数据预处理数据预处理是对原始点云数据进行去噪、补全、平滑等处理的过程。

由于在实际测量过程中，可能会受到噪声、遮挡等因素的影响，导致获取的点云数据存在缺失、错误等问题。

因此，需要进行数据预处理以提高点云数据的精度和完整性。