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散乱数据的TIN模型构建,存在数据量大、构网复杂、存储不便、内存消耗大等缺点。本文提出一种快速判断点在不规则多边形区域内的方法和快速提取点云边界的方法,继而提出一种基于平面基准的深度图像建模方法。该方法能够实现有效的快速构网、减少数据存储量、几何纹理清晰、纹理贴图方便、可进行多分辨率LOD(level of detail)表达等优点。  相似文献   
2.
不规则三角网模型重建点云模型是目前已经成熟的算法,但该算法具有较大的时间复杂度和空间复杂度,尤其是无法提取模型的几何参数,而三维模型重建后的几何参数的描述却具有重要的作用。针对这一问题,本文将传统深度图像概念拓展到了三维,并提出了一种基于柱面基准的深度图像三维重建方法。首先利用高斯映射法和几何法确定柱面模型初值,再进一步通过Levenberg-Marquardt算法进行全局参数优化得到柱面参数曲面,将拟合的圆柱作为新的基准面进行点云格网化并计算深度值,所得到的具有栅格结构的深度值即为深度图像,进而得到基于深度图像的三维圆柱实体模型。试验表明,该方法在不降低精细纹理表达的前提下能够有效地实现快速构网,同时保留了几何参数信息等优势。  相似文献   
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