面向虚拟现实的三维点云数据处理关键技术研究

发布时间：2017-12-08 19:17

  本文关键词：面向虚拟现实的三维点云数据处理关键技术研究

  更多相关文章： 点云处理技术 数据重采样 数据分割 点云模型变形 加权局部最优投影 热核描述符 能量优化法 均值坐标

【摘要】：虚拟现实技术是在计算机图形学,多媒体技术,传感器技术,计算机仿真以及人机交互技术基础上发展起来的交叉学科,是当前计算机技术研究的热门领域。三维建模技术是整个虚拟现实系统建立的基础,是虚拟现实技术中的关键技术。三维建模技术中的点云数据处理技术已成为了虚拟现实技术中的重要研究内容。三维点云数据处理技术的研究内容广泛,主要包括数据预处理技术、几何属性分析和几何造型方法。其中:数据预处理技术主要涉及数据采集、去噪平顺、孔洞填充、数据精简和分割等技术。几何属性分析主要包括几何特性值计算、特征提取和模型检索等技术。几何造型方法包括曲面重建和模型变形等技术。本文以计算机图形学、计算机辅助几何设计以及离散微分几何学等知识为理论基础,对点云数据的核心技术进行了深入研究。主要内容包括:(1)对点云增强、数据采样、特征提取、数据分割以及模型变形等三维点云数据处理相关研究领域的国内外研究现状进行了详细综述。为本文所研究的点云数据处理关键技术奠定了理论基础。(2)针对点云增强处理迭代计算过程中运算效率低的问题,提出了一种基于重采样的改进的三维点云数据增强方法。利用k邻域以及相邻点的法向量夹角的计算对三维点云模型的数据进行下采样,降低单次迭代计算的数据量。然后对采样后生成的多个点集分别利用点云增强算法进行计算。多次迭代计算结束后,再进行上采样,得到最终的运算结果。通过定义投影误差和分布的均匀性两个量化指标来衡量误差的影响,并结合模型运行结果的定性分析来评价该方法。实验证明,尽管与直接使用点云增强算法比较,处理结果略微降低了投影精度,但该方法大大提高了点云数据增强的计算效率。(3)提出了一种姿态无关的基于热核描述符和测地距离的人体模型分割方法。该方法通过计算人体点云模型各点的热核描述符,寻找模型热能分布的局部极大值,得到模型的特征点集。热核描述符具有的仿射不变性,使其应用在不同姿态的人体模型上都能正确地提取到人体模型的特征点。在获得人体模型的语义特征点后,我们再采用测地距离的方法来实现人体模型的层次分割。实验证明,该方法能克服测地距离特征提取的缺陷,不同姿态的人体模型都能够得到符合人体语义特征的模型分割结果。(4)提出了一种基于最小能量优化的人体模型变形的方法。该方法通过构建能量优化目标函数,并且设定约束条件。利用最小能量优化的方法在已知弧长约束和曲线上的多点约束情况下实现折线的变形。在满足一定误差的情况下,用折线的变形可以近似为曲线变形。运用重采样WLOP算法对人体点云模型进行点云增强处理,并通过热核描述符和测地距离相结合的方法实现人体模型分割。然后将待变形的人体部位转换成线框模型形式,通过对多条曲线的分层变形,最终实现人体部位的变形处理。实验证明,曲线变形保形效果好,人体模型能按照设定的目标模型围度要求实现变形。(5)提出了一种基于cage变形技术的模型尺寸各向异性调整的方法。该方法首先根据模型特征或内容定义对模型构建初始cage,再利用最小弹性能量方法调整cage的每条边在不同方向的尺度变化,运用均值坐标最终计算出了符合模型尺寸调整约束要求的变形结果。通过对多个不同复杂度模型的尺寸调整实验证明,该方法能实现模型各向异性的尺寸调整,并且能保持模型的敏感特征。论文最后对所做的研究工作进行了总结,并对下一步的研究内容及研究方向进行了讨论和展望。
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.9

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本文编号：1267546