基于泊松表面重建算法的改進及其并行化研究.pdf

1、近年來，利用計算機直觀的表達現(xiàn)實世界的復(fù)雜三維物體或場景，成為計算機三維視覺的研究熱點。傳統(tǒng)的方法往往使用手工建模軟件，依靠用戶的交互設(shè)計通過手動建立基本三維元素組建成復(fù)雜的大規(guī)模場景。但這種傳統(tǒng)的方式對用戶依賴性強，受到較多因素的影響無法快速生成大規(guī)模場景，因此三維重建技術(shù)研究應(yīng)運而生。
　　三維重建技術(shù)中根據(jù)輸入數(shù)據(jù)類型的不同，可分為基于照片序列、基于視頻和基于激光掃描數(shù)據(jù)的三類重建技術(shù)。本文工作即基于照片序列圍繞物體表面重建

2、展開，算法的輸入數(shù)據(jù)是點云數(shù)據(jù)，輸出數(shù)據(jù)是沒有貼圖的表面模型。本文的主要工作內(nèi)容有如下兩部分內(nèi)容：
　　第一，引入屏蔽因子及二義性處理減少泊松表面重建應(yīng)用于多視圖三維重建的重建誤差。本文的工作建立在已有的泊松表面重建算法基礎(chǔ)之上，泊松表面重建是基于隱式全局的表面重建，但應(yīng)用于多視圖三維重建場景復(fù)雜的模型時許多原因會導(dǎo)致重建結(jié)果誤差較大的情況出現(xiàn)。本文在已有工作的基礎(chǔ)上引入屏蔽因子，使用線性插值的方法對樣本點進行差值計算，并在三角化

3、過程中加入二義性處理，糾正重建誤差。采用這種表面重建算法可改善細節(jié)較多的物體重建結(jié)果有孔洞和凹陷的問題。
　　第二，引入GPU并行計算提高修改后表面重建算法的執(zhí)行效率。經(jīng)過修改之后的表面重建算法造成了需要較大的存儲空間來存儲頂點信息和法向量，進而也需要耗費更多的時間資源做數(shù)據(jù)處理。因而本文又引入GPU并行計算來解決執(zhí)行效率問題。使用CUDA統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)對算法進行并行設(shè)計，可根據(jù)串行程序中耗時不同部分設(shè)計并行算法。經(jīng)過GPU并行設(shè)計