一種基于點云的曲面匹配的八叉樹算法.pdf

1、三維形狀的匹配，在逆向工程、虛擬現(xiàn)實、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)、機器人、自動控制、以及藥物分子結(jié)構(gòu)設(shè)計等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用，是計算機圖形學(xué)中的重要研究課題。 三維形狀匹配的關(guān)鍵是曲面的匹配，其基本問題是定義和計算兩個曲面(通常是三維幾何體的表面)的差異。這一差異完全由曲面的內(nèi)蘊性質(zhì)決定，與其它因素?zé)o關(guān)。例如，將一個曲面與其經(jīng)過剛體運動(平移和旋轉(zhuǎn))后的像相比較，其差異應(yīng)該為零。曲面匹配可分為剛性曲面(無形變)匹配和彈性曲面(有形變)匹配兩大類

2、。二者的區(qū)別在于：剛性曲面匹配僅僅將一個曲面與其在剛體運動作用下的像視為相同；彈性曲面匹配則將曲面在一個包括剛體運動在內(nèi)的更大的運動群作用下的像視為相同。剛性匹配是彈性匹配的特例；研究剛性匹配的有效算法，是實現(xiàn)更一般的彈性曲面匹配的基礎(chǔ)。曲面匹配的算法在很大程度上依賴于曲面表示的方法。在計算機圖形學(xué)中，最為常用的離散曲面表示，有點云和三角網(wǎng)格兩種。三維激光掃描儀獲取的原始測量數(shù)據(jù)就是點云，它具有結(jié)構(gòu)簡單、處理手段靈活多樣等優(yōu)點。

3、 本文的主要工作，是針對基于點云的剛性曲面匹配問題，提出了一種通用的匹配算法。該算法不需要在被測物體上附加任何參考點或標(biāo)簽點，對待匹配點云的相對位置沒有要求，可以處在空間任意位置上，僅利用曲率估計創(chuàng)建八叉樹，再結(jié)合SEPMap實現(xiàn)點云的部分匹配和整體匹配。本算法不需要提取特征點，因而也不依賴于曲率的極值。 本文具體結(jié)構(gòu)如下：第一章綜述國內(nèi)外有關(guān)曲面匹配的工作，主要是有關(guān)特征的研究；第二章介紹有關(guān)點云的基本概念，包括常用的處理方法