【摘 要】
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真实物体的三维建模和编码压缩是虚拟现实研究的热点问题.针对三维扫描设备采集的物体表面深度图像数据,文中提出了一种两幅深度图像的自动配准方法,以及基于回路的自动全局配准算法,可以快速、自动地配准全部深度图像,构造出逼真的三维模型.三维模型数据量大,为满足网络条件下的应用需求,文中提出了一种三维网格模型压缩编/解码方法,可编码压缩几何、拓扑和属性数据,压缩比高,并且支持递进传输.研究成果已成功应用在数
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真实物体的三维建模和编码压缩是虚拟现实研究的热点问题.针对三维扫描设备采集的物体表面深度图像数据,文中提出了一种两幅深度图像的自动配准方法,以及基于回路的自动全局配准算法,可以快速、自动地配准全部深度图像,构造出逼真的三维模型.三维模型数据量大,为满足网络条件下的应用需求,文中提出了一种三维网格模型压缩编/解码方法,可编码压缩几何、拓扑和属性数据,压缩比高,并且支持递进传输.研究成果已成功应用在数字博物馆中.
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测量数据,即图像和激光扫描数据,是建模真实植物的可靠依据.然而,由于植物结构复杂、自遮挡严重,相机或激光扫描仪只能感知部分可靠数据且扫描数据中噪声较多,导致从该类数据恢复植物模型极为困难.文中提出通过检测尖点特征,如带叶片植物的叶尖以及纯枝干植物的枝稍,重建植物模型的方法.该方法能够从多视点图像中便捷重建带叶片植物模型,从含噪声激光数据中重建不带叶片的纯枝干模型.实验证实了所提特征检测算法的正确性
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