基于面片分组和最佳纹理质量函数的纹理映射技术研究

发布时间：2020-06-13 02:10

【摘要】：文化遗产的保护是现在越来越热门的话题,而文物数字化是文化遗产保护的重要手段。通过三维重建和纹理映射技术可以将文物在计算机中高保真复现。本文以实际应用为背景,针对当前纹理映射技术中存在的真实感还原关键问题提出改进的方法,提高了文物数字化结果的质量。本文首先对文物数字化研究背景和三维重建技术进行了简要的回顾,并在对现有三维重建技术和纹理映射技术综述分析的基础之上,重点开展了以下工作:(1)本文对现有的纹理映射技术进行了内存用量分析,针对在大规模场景的纹理映射中由于面片数过多导致的内存不足问题,提出了面片分组的方法,该方法能在同样内存容量下处理更高尺度或精度的大规模场景的纹理映射计算。(2)本文提出了一种新的纹理质量函数,针对复杂场景下纹理映射视图选择(View Selection)质量不稳定的问题优化视图选择算法,自动选择更加恰当的图片来进行纹理映射,增强了纹理的真实感和准确性。(3)设计实现了集成上述两种方法的纹理映射软件系统,通过应用实践案例,验证了本文所提方法的有效性。综上所述,本文提出的基于面片分组和最佳纹理质量函数的纹理映射系统能够面对更加复杂的场景,能够计算更高精度的三维模型,能够实现更真实的纹理映射效果。
【图文】：

基于激光扫描的三维重建得到三维模型的精度十分高，但是缺失了材质信息，逡逑只能利用纹理映射的方法从图像中恢复其材质信息。基于激光扫描的三维重建［３］逡逑如图２．１所示大致有三个步骤：数据收集，对齐，合并。逡逑Ｄａｔａ逦Ｍ逡逑Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ逦ＷＥＳｉ逦！１逡逑Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ逦＾逡逑图２．１基于激光扫描的三维重建方法流程示例图逡逑数据收集：主要使用激光测距传感器作为三维点云数据的输入设备。这些三逡逑维数据之后被表示为一组带有三角网格信息的三维数据。逡逑对齐：这一步的输入为上述步骤中得到的一组物体部分模型的点云数据。由逡逑于每一个传感器都被固定在不同的位置，，所以我们得到的三维数据并不在同一个逡逑７逡逑

Ｂｒｏｗｎ邋和邋Ｌｏｗｅ邋开创性地使用邋ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ邋丨ｎｖａｒｉａｎｔ邋Ｆｅａｔｕｒｅ邋Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，尺度不变逡逑特征转换）特征和ＢＡ（ＢｕｎｄｌｅＡｄｊｕｓｔｍｅｎｔ）来重建小规模场景之后算法不断逡逑提升，可重建的场景的规模也越来越大，图２．２总结使用ＳｆＭ技术从图像序列获逡逑取物体三维三角网格模型的一般流程：逡逑ＳＩＦＴ特征提取逦一＞逦ＳＩＦＴ特征匹配逡逑逦＇［．逦－丨＾＾逦＇逦逡逑空间点重建逦＾＞逦ＣＭＶＳ逡逑逦「逦￣￣￣｜逦：逦逡逑ＰＭＶＳ２逦￣￣＞逦泊松表面重建逡逑Ｉ邋－－？－－－－；逦■逡逑三角网格模型逡逑图２．２邋ＳｆＭ技术获取物体三维三角网格模型的流程示意图逡逑ＳＩＦＴ特征提取ＳＩＦＴ特征是用来提取图像中一种尺度无关的特征的方法。逡逑首先要利用不同的标准差对原始图像进行高斯平滑得到不同尺度空间下的图像逡逑组
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：K87;TP391.41

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2 牛连强;姚s

本文编号：2710469