帶缺失的曲面點(diǎn)云序列的自動(dòng)迭代修復(fù).pdf

1、在實(shí)物的三維空間采樣過(guò)程中，常常出現(xiàn)采樣數(shù)據(jù)不完整的情況，導(dǎo)致其生成的離散曲面所表示的實(shí)物存在部分缺失。對(duì)缺失部分進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)和合理修復(fù)已經(jīng)成為計(jì)算幾何和數(shù)字圖形處理的一個(gè)重要研究課題。目前解決帶缺失的離散曲面序列的修復(fù)問(wèn)題，主要有兩種方法，基于模板的方法和高維補(bǔ)洞法。但前一種方法或者需要較多的人工干預(yù)，或者需提供除原始數(shù)據(jù)之外的大量附加信息。后一種方法不但計(jì)算量大、計(jì)算復(fù)雜度高，收斂效果也不理想。序列中各幀之間的高度相關(guān)性和運(yùn)動(dòng)一致性

2、為離散曲面的修復(fù)工作提供了更多依據(jù)，需要新方法來(lái)有效提取和充分利用，以克服以上兩種方法的不足。
　　本文完整的給出了一種新的帶缺失點(diǎn)云序列的修復(fù)算法。算法第一步先將前向相鄰兩幀進(jìn)行ICP配準(zhǔn)，迭代地檢測(cè)相對(duì)多余數(shù)據(jù)。第二步將兩幀的相對(duì)多余數(shù)據(jù)分別進(jìn)行K-means聚類，制作前一幀的實(shí)質(zhì)多余記錄表。第三步按照實(shí)質(zhì)多余記錄表，確定每個(gè)缺失部分的鄰域，將鄰域中的兩部分進(jìn)行局部ICP配準(zhǔn)，進(jìn)而實(shí)施局部修復(fù)。前向迭代修復(fù)完成后，再反向迭代一

3、次，完成整個(gè)點(diǎn)云序列的修復(fù)。該方法只需輸入原始點(diǎn)云序列數(shù)據(jù)，不需要模型的拓?fù)?、模板、?biāo)準(zhǔn)幀等附加信息，也無(wú)需保證點(diǎn)云序列中存在完整幀，不需要交互操作，全部過(guò)程由系統(tǒng)自動(dòng)完成。
　　本文第一章對(duì)研究背景和研究意義進(jìn)行了簡(jiǎn)單闡述，介紹了已有的曲面序列的各種修復(fù)算法及本文主要工作。第二章闡述了離散曲面序列的定義、配準(zhǔn)，以及K-means聚類算法及其改進(jìn)。在第三章中，我們提出了一種新的點(diǎn)云序列修復(fù)算法，且給出了數(shù)值試驗(yàn)實(shí)例證明了算法的合理