20xx年醫(yī)學專題—三維人體建模(編輯修改稿)
2024-11-01 01:58 本頁面
【文章內容簡介】 方法 此方法能有效解決構型復雜(f249。z225。)、形狀和邊界不規(guī)則的人體幾何造型問題。可以對不規(guī)則的散亂數據點直接進行三角剖分，再利用OpenGL對三角面片顯示的優(yōu)化，可以快速有效的構造人體的三維曲面模型。,第二十一頁，共四十六頁。,主要(zhǔy224。o)研究方法,小三角面片逼近曲面進行三維人體重建 散亂數據點三角剖分方法 散亂數據的三角剖分是構造散亂數據插值曲面時必不可少的前置處理，三角剖分可分為對三維散亂數據投影域的剖分和在空間直接剖分兩種類型(l232。ix237。ng)。 直接基于空間體的三角剖分 基于空間體的三維散亂數據點直接三角剖分步驟: 1. 對散亂數據點預排序，形成散亂數據點頂點表 2.四面體剖分，得到Delaunay四面體網格。 3.內點邊界化。 4.對散亂數據點的三角網格進行必要的修改。,第二十二頁，共四十六頁。,主要研究(y225。njiū)方法,魯棒濾波去噪算法 用于去除點云數據表面噪聲和離群點的算法。 主要思想是應用一個核密度估計函數對帶有噪聲和離群點的點云數據作點聚類，通過一個局部似然估計值使得每個數據點與三維采樣曲面上的真實點對應起來，用MeanShift迭代算法將每一個采樣點“漂移”到核密度估計函數的局部最大值點處，也就是該采樣點在點集曲面上可能性測度最大的位置。這樣一系列最大似然值點最后迭代出一個逼近(bīj236。n)原始曲面的準確值，從而實現(xiàn)了點云數據的快速高效光順去噪。,第二十三頁，共四十六頁。,主要(zhǔy224。o)研究方法,三角網格孔洞光順修補 利用孔洞邊界及其周圍原始網格頂點特征(t232。zhēng)，通過加權三次曲線擬合，實現(xiàn)新增采樣點的空間位置進行細調。修補實例表明，該算法具有較好的魯棒性，能夠處理各類大面積復雜型面的三角網格模型孔洞缺陷，重建的修補網格遇近原始真實形狀，與周圍網格連接光順，且分布均勻，計算效率高。,第二十四頁，共四十六頁。,主要研究(y225。njiū)方法,網格分割算法——區(qū)域增長法 基于區(qū)域增長的分割算法實現(xiàn)簡單，效率高能勝任實時反饋的交互要求，而且定義(d236。ngy236。)了反映極小值法則意義的有向特征距離，使得分割結果符合人體感知學規(guī)則，從而具有很高的實用價值.,第二十五頁，共四十六頁。,主要(zhǔy224。o)研究方法,邊界優(yōu)化 基于能量(n233。ngli224。ng)最小的動態(tài)曲線(Snake) 優(yōu)點是優(yōu)化邊界的頂點可以位于原網格的邊上或面上； 缺點是優(yōu)化邊界的頂點位置只能局限于網格上的頂點上導致依然存在鋸齒形。 基于最小切割或最大流量算法的圖分割(Graph cut) 與Snake類似 簡單的Snake 同時具有snake優(yōu)點，改進snake缺點,第二十六頁，共四十六頁。,主要(zhǔy224。o)研究方法,網格分割與融合 泊松網格編輯 泊松網格融合 通過簡單的交互手段來選取模型部件(b24
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