三维网格去噪算法研究综述

发布时间：2025-01-01 04:55

　　 随着电影、游戏行业的发展,三维模型越来越重要。三维扫描仪的普及,使现实中的物体转化为虚拟的三维数据变得容易,但由于设备精度、设备运动、物体遮挡、光线反射等原因,扫描获取的模型往往包含各种噪声,如高斯噪声、脉冲噪声等,会导致其和真实物体有一定差别。噪声会降低网格质量,并且对后期使用该网格造成影响,因此研究网格去噪算法具有重要意义。虽然网格去噪技术在不断发展,但依然具有以下问题:首先是如何区别特征和非特征区域;其次是如何保持特征;最后是参数选取。针对这些问题,在现有的主流去噪算法基础上,将去噪算法分为各向同性法、各向异性法,并对各种方法进行分析、评估与讨论。最后根据这些算法的优点和存在的问题提出网格曲面去噪技术的发展方向。

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【部分图文】：

图1 Laplacian算法在有噪声环上的应用

从图1的实验结果可以明显看出迭代3次后有明显的收缩现象，如果无穷次迭代下去最终会收缩成一个圆环[2]。考虑到顶点位置不应该只和临近顶点位置有关，还应该和顶点初始位置有关，Vollmer等[3]提出TheHC-Algorithm。在拉普拉斯平滑基础上，目标顶点是对初始位置加权的结....

图2 各种去噪算法对细节较少的模型去噪结果比较

由图2可知，对于细节较少的模型大部分算法都能得到较好的效果。其中非迭代方法和Tabin方法视觉上表现稍逊，但是从表1、表2可以发现，这两种方法在定量分析上表现却很出色。在处理CAD模型时，双边滤波方法和非迭代方法并不能有效平滑噪声，而拉普拉斯平滑算法过渡明显平滑，网格的边缘特征已....

图3 各种算法对CAD模型去噪结果比较

对于细节丰富的模型，如图3所示，导向滤波算法结果较好，但显著的边缘特征仍存在瑕疵，一些边和尖角发生了扭曲，因为导向滤波方法适合复杂特征的合成模型；但是对于不规则噪声，如真实扫描模型中的噪声，面法向的差异很大，所以很难区分噪声和特征，因此要么导致伪特征，要么过度平滑。而基于数据驱动....

图4 各种算法对细节丰富的模型去噪结果比较

图3各种算法对CAD模型去噪结果比较图5各种算法对真实扫描模型去噪结果比较

本文编号：4022067