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三角剖分的性质可以得到尽可能规则的网格，并且利用场表示可以很好地处理数据噪声、欠采样等问题，因而在曲面重建领域中备受关注。 2. 研究方法 本文将研究基于Delaunay三角剖分与场表示的曲面重建算法，主要包括以下几个步骤： 1）点云采样与预处理：将原始点云数据进行采样、滤波、去除离群点等预处理操作，以便后续处理能够更好地进行。 2）Delaunay三角剖分：利用采样后的点云数据进行Delaunay三角剖分，得到尽可能规则的三角形网格。 3）场表示：利用生成的Delaunay三角剖分网格为点云数据生成场表示形式，使得点云信息得以在一个连续的场描述下进行处理。 4）曲面重建：利用场表示进行曲面重建，使用Marching Cubes算法将场表示转化为隐式曲面表示，从而得到最终的三维曲面模型。 3. 研究内容及进度安排 本文的研究内容主要分为以下三部分： 1）基于Delaunay三角剖分的曲面重建原理研究 2）场表示技术在曲面重建中的应用研究 3）算法实现与实验分析 预计在前两个月时间内，完成文献研究、算法分析和核心代码实现；接下来的两个月时间内，完成算法实现与实验分析，并根据实验结果进行性能优化、结果比对、算法评估等工作；最后两个月时间内，完成论文定稿、毕业设计答辩等相关工作。 4. 研究意义 本文主要研究基于Delaunay三角剖分与场表示的曲面重建算法，该算法具有效果好、过程稳定、算法复杂度低等优点，能够得到较好的实测效果。此外，本文的研究结果还能为后续曲面重建算法的改进提供参考，推动曲面重建技术的发展，为相关领域的发展提供技术支持和保障。