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一种基于SfM重建点云的三角网格化算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学计算机学院,西安710129
  • 相关基金:国家“863”计划资助项目(2007AA01Z314); 国家自然科学基金资助项目(60873085); 新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-06-0882)
中文摘要:

针对SfM重建点云的曲面建模问题,提出一种改进的区域增长网格化算法。定义k近邻影响域提高拓扑稳定性,引入二叉排序树高效地组织候选三角片,采用无向环搜索策略完成孔洞的检测,最终获得完整的三角网格面。实验结果表明,该算法相比于Possion曲面重建,在获得高的重建精度的同时显著提高了计算效率,有助于提升3D曲面重建与模型表现的性能。

英文摘要:

This paper proposed an improved region growing based triangulation algorithm for surface modeling problem from point clouds reconstructed by SfM.Defined a k-nearest neighbor influence region to improve the topological stability.It orga-nized candidate triangles efficiently by binary sort tree and accomplished holes detection by a searching strategy using undirected loop.Finally,achieved a complete triangular mesh.Experimental results show that,compared to Possion surface reconstruction,the algorithm can significantly improve the computational efficiency and acquire a high reconstructed accuracy,which helps to improve the performance of 3D surface reconstruction and model rendering.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049