散乱点云的三角网格曲面重建算法.pdf

2018-08-06 约小于1千字 9页立即下载

2024-04-13 约1.16千字 3页立即下载

三维点云模型重建算法研究.docx 三维点云模型重建算法研究一、引言随着三维扫描技术的发展，大量的三维点云数据被广泛应用于各个领域，如虚拟现实、机器人导航、逆向工程等。然而，这些点云数据往往存在噪声、缺失、非均匀等问题，使得其模型重建成为一项具有挑战性的任务。本文将就三维点云模型重建算法进行研究，以提高模型的重建精度和稳定性。二、点云数据的预处理在进行模型重建之前，首先需要对点云数据进行预处理。这一步的主要目的是消除噪声、填充缺失的数据、平滑数据等。常用的预处理方法包括滤波、插值、配准等。滤波是消除噪声的有效手段，常用的滤波算法包括高斯滤波、双边滤波等。插值则是用于填充缺失的数据，常见的插值方法有最近邻插值、Delau

2025-05-23 约4.24千字 8页立即下载

散乱点云模型孔洞边界提取算法的研究与实现的中期报告.docx 散乱点云模型孔洞边界提取算法的研究与实现的中期报告一、研究内容本文研究的是散乱点云模型孔洞边界提取算法。通过对点云数据进行分析和处理，提取出孔洞边界，得到孔洞的形状和大小等信息。研究的内容包括点云数据预处理、孔洞边界提取算法、算法的实现和测试等。二、研究方法本研究采用的研究方法主要有以下几个方面： 1.点云数据预处理。点云数据预处理是点云处理的重要环节，也是本研究的重点之一。我们首先需要对点云数据进行去噪、滤波、采样等处理，将原始数据转化为可用于孔洞边界提取的数据。 2.孔洞边界提取算法。本研究采用了一种基于曲率分析的孔洞边界提取算法。该算法可以通过曲率分析找到点云数据中的曲率变化点，

2023-09-26 约小于1千字 2页立即下载

基于细分曲面控制网格优化的光滑树模型重建.pptx 基于细分曲面控制网格优化的光滑树模型重建;;01;光滑树模型是计算机图形学中的重要概念，广泛应用于三维建模、动画制作、游戏开发等领域。随着三维扫描技术的快速发展，如何从离散的点云数据中重建出高质量的光滑树模型成为了一个具有挑战性的问题。;;;02;;;要求细分曲面在连接处保持一定的连续性和光滑性，避免出现尖锐的棱角或折痕。;03;输出与后处理;;;04;数据集选择;;;05;;;;06;;;;THANKS

2024-06-25 约小于1千字 27页立即下载

基于深度学习的点云表面细节恢复与快速重建算法.pdf 华中科技大学硕士学位论文摘要点云表面重建是三维重建领域的一个重要研究问题，其实际应用非常广泛。传统 的点云表面重建算法发展许久并取得了相当不错的成果，但对非常规点云的重建仍存在问题。近年来，深度学习的迅速发展为点云表面重建提供了新思路，涌现出了一批基于深度学习的算法。这些算法对非常规点云容忍度更高，但对稀疏点云的细节恢复和大规模点云的快速重建仍存在问题。本文针对这两个问题，总结研究现有方法的设计思路，实验探究现有方法的优缺点，最后提出了两种新的相应

2025-02-28 约8.92万字 79页立即下载

基于点云增强优化的泊松重建算法.PDF 基于点云增强优化的泊松重建算法 作者刘涛, 高媛, 秦品乐, 王丽芳机构中北大学计算机与控制工程学院发表期刊《计算机应用研究》预排期卷 2018 年第 35 卷第 2 期访问地址 /article/02-2018-02-062.html 发布日期 2017-03-15 09:22:55 引用格式刘涛, 高媛, 秦品乐, 王丽芳. 基于点云增强优化的泊松重建算法[J/OL]. [2017-03-15]. http://ww /article/02-2018-02-062.html. 摘要为了提高大规模散乱点云的重建精度和效率，针对泊松算法在实际工程应用过

2017-04-06 约1.24万字 7页立即下载

11.4 编辑实体、曲面编辑、网格编辑和点云编辑（课件）-高二《Auto+CAD》同步课堂（机工社）.pptx 《AutoCAD从入门到精通》11.4编辑实体、曲面编辑、网格编辑和点云编辑机械工业出版社第11章编辑三维图形编辑实体1、实体抽壳选择“修改”“实体编辑”“抽壳”菜单，首先选择要进行抽壳的实体，然后选择要删除的面，再指定抽壳偏移距离（即抽壳后的壁厚），即可执行抽壳操作。技巧：如果指定抽壳距离为正值，则将从实体向内抽壳；如果为负值，则将从实体向外抽壳。编辑实体2、为实体圆角在AutoCAD中，三维图形与二维图形的倒圆角都使用同一个命令，都为F命令（或“修改”“圆角”菜单）技巧：在进行圆角操作的过程中，“链”选项，与被选择的边相切的所有边均被倒圆角；选择“半径”选项，可重新定义圆角的半径。执行

2025-06-08 约1.86千字 17页立即下载

大规模点云处理与曲面重建技术的深度剖析与实践应用.docx 大规模点云处理与曲面重建技术的深度剖析与实践应用一、引言 1.1研究背景与意义随着计算机技术和三维数据采集技术的飞速发展，大规模点云数据的获取变得日益便捷。点云数据是通过激光扫描、摄影测量等技术获取的大量离散点的集合，这些点包含了物体或场景的三维坐标信息，能够精确地描述物体的表面形态。在众多领域，如工业制造、文物保护、城市规划、自动驾驶、医学等，点云数据的处理和分析都发挥着至关重要的作用。在工业制造领域，通过对产品原型进行三维扫描获取点云数据，能够实现快速逆向工程，帮助企业进行产品设计优化、质量检测和生产过程监控。例如，在汽车制造中，利用点云数据可以对汽车零部件进行精确建模，检测零部

2025-06-13 约3.96万字 31页立即下载

空间散乱点集Delaunay三角剖分的算法优化及实现的任务书.docx 空间散乱点集Delaunay三角剖分的算法优化及实现的任务书任务书名称：空间散乱点集Delaunay三角剖分的算法优化及实现任务背景： Delaunay三角剖分是计算几何中的经典问题，应用广泛，包括地理信息系统、计算机图形学、医学图像处理等领域。其基本思想是将给定的点集按照特定的规则转化为三角网格，使得任意两个三角形的外接圆不包含其他点。该问题已有多种算法实现，但是对于特定场合下点集的特征，如分布密集程度、离散度等，算法的性能存在差异。任务目标：本任务旨在研究空间散乱点集Delaunay三角剖分的优化算法及实现，期望实现具有高效、易用性并能在大规模点云数据下优化处理速度的算法。具体目标

2024-04-04 约1.23千字 3页立即下载

三角形网格上曲面重构研究的开题报告.docx 三角形网格上曲面重构研究的开题报告一、选题背景与研究意义三角形网格在计算机图形学、计算机辅助设计、虚拟现实等领域有广泛的应用。曲面重构则是三角形网格应用的一个重要环节，将点集数据转换为曲面模型，是许多计算机图形学、计算机视觉领域的研究重点之一。三角形网格上曲面重构可以分为两类：1）已知三角形网格上的离散点集，重构出一个曲面模型；2）给定一个曲面模型，在三角形网格上进行网格化处理。本次研究将关注第一种情况，即三角形网格上的曲面重构方法。曲面重构是计算机图形学、计算机视觉等领域的重要研究方向。特别是在三维建模领域，曲面重构技术为工业设计、建筑、医学影像处理等提供了必要的一种手段。因此，研究

2024-05-17 约小于1千字 2页立即下载

基于顶点分类的曲面三角网格模型自适应光顺研究.pdf 第 36 卷第 4 期南　京　航　空　航　天　大　学　学　报 V o l. 36 N o. 4 　　　　 2004 年 8 月 Jou rnal of N an jing U n iversity of A eronau tics A stronau tics　　　　　A ug. 2004 基于顶点分类的曲面

2015-08-16 约2.49万字 6页立即下载

基于Delaunay三角剖分与场表示的曲面重建的开题报告.docx 基于Delaunay三角剖分与场表示的曲面重建的开题报告 1. 研究背景及意义 曲面重建是计算机图形学领域中的一项重要研究内容，其目的是将给定点云或薄片曲面的离散点云转化为三维曲面建模。曲面重建在工业、医学、建筑等领域中有着广泛的应用，例如3D打印、数字化文物保护、地形建模等领域。目前，曲面重建的研究主要采用基于体表示的方法或基于场表示的方法。基于体表示的方法是将点云转化为一个立体数据结构，然后通过体数据进行曲面重建；而基于场表示的方法则是将点云数据转化为一个连续的曲面表示。其中，基于Delaunay三角剖分与场表示的曲面重建方法相较于其它方法具有更好的效果。这种方法利用Delaunay三

2023-07-31 约小于1千字 2页立即下载

11.4 编辑实体、曲面编辑、网格编辑和点云编辑（同步练习）解析版-高二《Auto+CAD》同步课堂（机工社）.docx 第11章编辑三维图形 11.4编辑实体、曲面编辑、网格编辑和点云编辑同步练习一一、基础巩固在AutoCAD中，三维图形与二维图形的倒圆角都使用（C）命令。 A、CB、LC、FD、CHA 在AutoCAD中，三维图形与二维图形的倒角都使用（D）命令。 A、CB、LC、FD、CHA 3、在进行圆角操作的过程中，选择“链”选项，与被选择的边（A）的所有边将均被倒圆角。 A、相切B、垂直C、相交D、平行 4、选择“修改”“实体编辑”（D）菜单，选择不连续的三维实体，可将三维实体分割为多个。 A、倒角B、抽壳C、检查D、分割 5、在执行“实体抽壳”的过程中，指定抽壳距离为正值，则将从实体向内抽壳

2025-06-06 约小于1千字 3页立即下载

《基于点云的散乱堆放棒料位姿识别技术研究》.docx 《基于点云的散乱堆放棒料位姿识别技术研究》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，对于散乱堆放棒料位姿识别的需求日益增长。在许多工业生产线上，如钢铁、汽车等制造领域，散乱堆放的棒料位姿识别是实现自动化抓取、分类和装配等工序的关键技术之一。然而，由于棒料形状不规则、堆放散乱、光照条件变化等因素的影响，位姿识别一直是一个具有挑战性的问题。本文旨在研究基于点云的散乱堆放棒料位姿识别技术，为解决这一问题提供有效的解决方案。二、相关技术概述 2.1点云数据获取点云数据是三维空间中一系列点的集合，通过激光扫描仪、深度相机等设备可以获取物体表面的点云数据。在棒料位姿识别中，首先需要获取散乱堆放

2025-01-15 约8.8千字 18页立即下载