RBF隐式曲面的离散数据快速重建

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1、第16卷第2期光学精密工程Vol.16No.22008年2月OpticsandPrecisionEngineeringFeb.2008文章编号10042924X(2008)0220338207RBF隐式曲面的离散数据快速重建112刘含波,王昕,强文义(1.哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳518055;2.哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨150001)摘要:由于三维离散数据具有分布稠密、不均匀,空间拓扑结构未知等特点,突出了大规模散乱数据预处理的重要性。针对空间散乱数据,提出了一种基于径向基函数(RBF)隐式模型的快速曲面重建方法,并实现了隐式曲面的可视化。基于空间法向量约束和主元分析

2、两种方法进行数据简化和特征提取,采用K2DTree数据结构进行空间数据分割,将全局模型转化为局部的RBF模型,从而通过求解线性方程组得到模型的权值系数。最后,在局部交叠空间光滑拼接,得到一个代数表达形式的光滑曲面。实验结果表明,该方法适用于任意复杂物体的三维曲面重建,而且具有较高的重建精度。关键词:散乱数据曲面重建;数据预处理;径向基函数;隐式曲面中图分类号:TP301.6文献标识码:AAfastreconstructionmethodforimplicitsurfacebasedonRBF112LIUHan2bo,WANGXinQIANGWen2yi(1.ShenzhenGraduat

3、eSchool,HarbinInstituteofTechnology,Shenzhen518055,China;2.SchoolofAstronautics,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China)Abstract:Afastreconstructionmethodforarbitrarysurfacefrom3DscatteredpointsisproposedbasedonRadialBasisFunction(RBF)implicitsurfacemodel.Accordingtothepropertiesof3Ddatafr

4、omlaserscanners,suchasnonuniform,largescatteredpointsandtopologyunknowing,theimpor2tanceofdatasimplificationandthepreservationofsurfacegeometryshouldbeemphasized.Thecruci2alideaisbasedonthedifferenceofthenearestnormalvectorsandthecovariancematrix.TheglobalimplicitfunctionistransformedintolocalRBF

5、modelsbythepartitionofunitymethodwithK2DTreedatastructure,andtheweightcoefficientsoflocalmodelaredirectlyderivedfromsolvingalinearsys2tem.Tosmoothfinalsurfacemodel,theselocalshapefunctionsareblendedtogetherinoverlappingdomains.Theexperimentalresultsshowthattheproposedapproachhasahigherreconstruct

6、ionaccu2racyandisavailablefor3Dimplicitsurfacereconstructionfromlargescatteredpoint.Keywords:reconstructionfrom3Dscatteredpoints;datapreprocess;RadialBasisFunction(RBF);implicitsurface收稿日期:2007207222;修订日期:2007211218.基金项目:2007年深圳市重点实验室产学研资助项目第2期刘含波,等:RBF隐式曲面的离散数据快速重建339法和各种混合算法在有指导训练网络过程中都存1引言在着收敛

7、速度慢的缺点,并不能很好解决任意模型和大规模数据的重建问题。文献[10]和本文采近年来,随着三维激光扫描仪被广泛地应用用的的RBF方法均无需寻优过程,从本质上讲,于CAD/CAM、计算机图形学、图像处理及机器RBF隐式曲面模型是RBF神经网络的一个线性视觉等众多领域,人们可以非常简便地获取任意简化形式,其目的是在保证重建精度的前提下,获复杂实体表面的三维几何信息,使得大量的散乱得快速的重建速度。文献[10]没有给出大规模复数据成为表

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