线结构光的3维目标测量与多分辨率建模

第!" 卷第#期*++,年)) 月

测绘学报

-. /-0123-1/4.-56.-7/207-894.-:4(4.-

$%&’!" ，(%’)) (%;’，*++,文献标识码：-

! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

文章编号：（*++,）)++))

中图分类号：8*+?

基于线结构光的! 维目标测量与多分辨率建模

李清泉) ，王

北武汉#!++>=）

植*，李宇光)

（) ’武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉#!++>=；*’武汉大学空间信息与网络通信技术研究中心，湖

"#$%&’#(#)*$)+"&,*-.’#%/,&*-/)"/+#,-)0/1!2345#6*7%-)08-)#$’

9*’&6*&’#+8-0:*;’/5#6*-/)

@4ABC D

（) ! "#$#%&%’($)*+$#*+’, *+-. , *+/$#0*.1. 20.%%+0.20. "3+4%’0. 2，5$660. 2$.78%/*#%"%.90.2，:3;$.=，=;0.$；*! 8%9%$+>;=%.#%+*, " 6$#0$?-. , *+/$#0*.$.7@%#A*+B=*//3.0>$#0*.，:3;$.=，=;0.$）

=#>?/’+%：!3QJG M 5O5GQFL5O5C6；&BC5GLQ6LFR6FL5N &BD J6；RG&BULG6B%C；!3L5R%CQ6LFR6B%C；OF&6B

要：随着数字化技术的发展，对高精度的! 维模型的需求也日益增长。介绍一个利用线结构光扫描获取目

标! 维信息的测量系统’详细介绍整个系统的硬件组成和目标表面! 维轮廓的获取过程。还提出一种适用于线结构光测量系统的标定方法。为了根据需要调整! 维模型的分辨率和数据量，使用改进的边折叠三角网简化算法实现多分辨率! 维建模。实验中对! 维目标进行测量并给出可视化结果。关键词：线结构光；标定；多分辨率模型! 维测量；! 维重建；

@引言

括，@G;%B5等研究人员利用结构光从两幅*维影

［*］

像中恢复物体的! 维轮廓；[5LL5BLG等人开发的［! ］手持式! 维扫描设备以及相应建模方法；.G&

影视动画业、科学研! 维物体建模在制造业、

究等许多方面都有广泛的应用，其研究内容主要包括! 维物体表面形状的获取，! 维结构的重建以及可视化。国外的研究机构近年来围绕着! 维目标数字化已经开展了大量的研究工作。其中美国:6GCP%LN大学计算机系的图形学实验室与意大利政府合作，针对著名艺术家米开朗基罗的“大卫”等十几个大型雕塑作品进行了! 维测量和建模，称为数字化米开朗基罗（3B D B6G&ZBRJ5&GCD 5&%）

［) ］计划。! 维测量和建模方法的研究成果还包

&B5LB等研制的能完成高精度! 维扫描的自动化系

［#］

统。目前! 维测量的实用系统包括亚洲殷发有

限公司的!3:.-(系统；日本柯尼卡美能达公司开发的$B;BN系列! 维激光扫描仪；美国. S

［" ］测。

三坐! 维测量技术大致可以分为以下几种：

收稿日期：*++"

基金项目：国家自然科学基金项目（#+!+)+#+，；新世纪优秀人才支持计划项目（(1./))!#）

展计划项目（47/+#!?）

作者简介：李清泉（)=,"

$%; 测绘学报第$B卷

标测量机、激光雷达、工业! " 、层析测量技术、结

［#］

。三坐标测量机由于采用了机构光测量技术

机。相关的软件包括图像采集和处理软件、$维建模及可视化软件。测量过程如下：系统启动后，一束线结构光投射到测量目标上，形成一条反映物体轮廓形状的激光线（如图? （0）、（2）所示），控制计算机通过图像采!!>相机拍摄一幅图像，

集软件存储图像；接下来对图像进行高斯滤波去除噪声，然后对图像进行自适应阈值分割定位激光线，再利用灰度质心法计算出亚像素精度的激光线中心坐标，即轮廓线的像方坐标；得到轮廓线械探头进行接触式扫描测量，测量精度很高，但测量速度很慢，对物体表面会造成一定的损伤，而且对表面几何形状复杂的$维目标很难逐点扫描采集数据，具有一定的局限性；激光雷达可以快速获取物体$维信息，不会对被测量物造成损伤，缺点是精度较低，成本很高；工业! " 技术通过逐层扫描采集数据，不损伤被测量物而且能够对物体内外腔进行测量，但其精度很差，设备成本和运行成本很高；层析测量技术对物体进行层层切削、层层扫描，实现对复杂物体内外腔$维坐标的高精度测量，但是其破坏性因素使其发展受限；具有非接触性的结构光测量技术以其无破坏性、高速度等优点，被广泛应用于$维测量领域，但是在工程应用中仍存在一些难题，例如标定方法、测量精度、后续数据处理和建模问题等等。$维物体的测量还存在其他一些需要解决的问题，如测量过程复杂，复杂目标的建模工作非常繁琐等等。在这种背景下，我们开发高分辨率的线结构光$维测量系统，提出了系统的标定方法以及基于网格简化的多分辨率建模方法。

! 线结构光" 维测量系统

用线结构光［%］

获取$维信息的原理如图&所

示。

图&

线结构光测量原理图

’() *&

+,-./01(,2(0) 30/456137,173.28() -1/.09

673./.:1

如图; 所示，线结构光$维测量系统由以下硬件设备组成：线结构光发生器、&#//焦距的镜头，&$相机、图像卡、系坐标后，就可以根据标定参数解算并记录物体轮廓的物方$维坐标；之后，控制计算机根据精度要求，驱动旋转台旋转一个小角度（例如：&@），再采集下一幅图像。重复以上步骤直到物体旋转$#

轮廓线进行采样和融合［A ］

，就可以形成物体外部

轮廓的$维点云模型。本系统在; /(:内可以完成旋转步进角为&@，被测目标$#

在#

图; 线结构光$维测量系统硬件组成

’() *;

D032E03. 6.17F 456137,173.28() -1$>/.09673./.:16G 61./

测量系统标定

为了得到精确的测量结果，必须对测量系统

进行标定。传统的结构光标定方法都是人工设置标定点或者标定板，用!!>相机拍摄标定点图像，提取标定点坐标，解算出相机内外参数，实现系统的标定。这类方法标定相机的数学模型比较复杂，而且标定板要严格的沿着结构光投射面移动，标定过程中的调试和操作比较繁琐。

第; 期李清泉等：基于线结构光的!

维目标测量与多分辨率建模! B ! ) #

) # （; ）

像平面坐标系和物方坐标系之间建立坐标转换关系。在完成! 维测量系统的标定后，就可以很快解算出物体表面轮廓的空间! 维坐标。如图! 所示，本文的标定方法是将线激光形成的投射面定义为! " #的物方坐标系"#$平面。像平面上每个像素都和物方坐标系"#$平面上物体轮廓线上的点一一对应。因此，只要计算出像平面上点的坐标和物方坐标系"#$平面上点（%(，（%&，#）’&）’(，的坐标转换关系（公式（$）），就可以完成系统标定。

" ! 3" -+, "

（%(1. ! ! -+, %&1

1) $

+) $, ) $

+. $, . $. $,. $

%+&1’&1）’&1

" ! 3" /+, )

（’(1. ! ! /+, %&1

1) $

+) $, ) $

+. $, . $. $, . $

%+&1’&1）’&1

获取标定点的方法：标定板上有9; 个间隔激光线照射到标定板后，在其狭9

图!

标定系统原理图

%&’(!

)*+,-./&*0&.’1.-23/+,*.4&51./&26787/,-*

%() ! ! -+, %+&

. $’, &

. $

+) $, ) $*

（$）

’()

! ! /+, %+&

. $’, &

. $

}

+) $

, ) $

其中-+, 和/+, 为未知的坐标变换参数。在实验中，可用三次多项式表示这个坐标转换关系，并满足标定精度要求。解算这个二元三次线性方程组（公式（9））时，需要求解9#个未知坐标变换参数，这就要求采集$#对以上的同名点的像平面坐标和物方空间坐标。

%(" -$$:-$9’&:-$!’&9

:-$;’&!

:-9$%&:

-99%&’&:-9! %&’&9:-!$%&9:-!9%&9’&:-;$%&!

’/

(" /$$:/$9’&:$!’&9:/$;’&! :/9$%&:

/99%&’&:/9! %&’&9:/!$%&9:/!9%&9

’&:/;$%&

! （9）

用公式（! ）解算坐标变换参数的估计值-+, 和/+, ，

使得从像平面坐标转换到物方空间坐标的转换误差平方和最小。

! )

（! 9

%12! 9’1）) -&6

（! ）

缝处形成断点，断点的中心就可以作为标定点。在标定过程中，由控制计算机发出位移指令，步进电机控制器驱动平移台依次移动$=步，步距为9>?相机拍摄每次移动后标定板的图像。

图; 为标定板图像的一部分，首先对图像进行高斯滤波去除其中的噪声；然后对图像进行自适应阈值分割确定激光线位置；再通过边缘跟踪得到各段激光线的端点坐标；最后以像素的灰度值作为其权重，计算出上一段激光线的结尾端与下一段激光线的起始端之间连线的中点，作为标定点坐标，得

到的标定点坐标精度为亚像素级。利用上述方法对所有标定点图像进行处理，就可以得到!@;个标定点坐标，将这些坐标值代入公式（; ），利用最小二乘法解算出9#个坐标转换参数。

图;

标定点

%&’(; >.4&51./&26A 2&6/7

由于标定点是由激光线投射产生，狭缝的宽度大于9#--，因此只要标定板移动过程中偏离激光投射面不超过$#--，就不会给标定带来大误差。这种标定方法操作简单，参数解算速度快，但只局限于标定线结构光测量系统，而且只有在标定范围内才具有较高精度。

! Q O 测绘学报第!(卷

! " #

多分辨率建模

数据获取

利用本测量系统对目标进行! 维测量时，直

! " $网格简化算法

本系统测量的分辨率高、采样点很多，因此

!M 模型数据量很大。为了支持在网络上快速浏览! 维模型，适应不同场合的视觉要求，需要对网格进行简化，生成多分辨率! 维模型。本文提出一种改进的基于边折叠的三角网简化算法来进行网格简化。

网格几何元素点边面的删除，可分为顶点删

［EE ］［EN ］

，三角形删除算法，边折叠算除算法

接得到的数据只是轮廓线在激光投射面!" #平面上的物方坐标以及对应的旋转角度，这就需要将轮廓线坐标和对应的旋转角度组合在一起，计算出轮廓线在物方空间柱面坐标系下的坐标；为了在" #$%&’下实现可视化，最后还要将柱面坐

标转换到笛卡儿坐标系下的物方! 维坐标。

如图(所示，$%（&%，’%，) ）是激光投射面!" #上轮廓的物方坐标，

用公式（(）把物体表面轮廓笛卡儿坐标系下的物方坐标转换成柱面坐标系下的! 维坐标

! (*+’%, ’)&(*+*+’%,

（) -+&)&(*）+" , *#, （(）

-(*&%

}

其中，（() . (. . ）为物体! 维轮廓点索引，&)&(*和’)&(*分别是旋转轴的&和’坐标，

旋转轴方程为’)&(**) -+&)&(*；#（, ) /! #, . !/)/）为旋转台的旋转角度；$（! (，" , ，-(）为柱面坐标系下物方! 维坐标。最后使用公式（/）将柱面坐标系下的物体轮廓点的! 维坐标转换回笛卡儿坐标系下物方! 维坐标$（! %，#%，0%）

：! %*-(

#%*! (0123" ,

0%*! (034%" ,

}

（/）

在获取目标物体的! 维信息后，根据56789:和;

［>］

，利用

9&?’算法库（8@@#：A A B B B :1C

的! 维构网算法［E) ］

将顶点连接，构成不规则三角网模型

F GH ）。

图(

坐标转换原理图

54C :(

I18$J

法［E! ，EO ］，三角形折叠算法［E(，E/］

等等。折叠算法

是将原来顶点的拓扑关系延续到新点上来，修改的仅仅是顶点连接关系，运行效率高。而边折叠算法是非常重要的一类简化算法。E>>!年

P2##$等

［EQ ］

提出了边折叠方法，并将其用于网格简化。&

在边折叠的基础上提出利用二

次误差矩阵计算网格简化代价的方法，减少了计算量，得到了广泛应用。

边折叠操作中，需要产生一个新顶点以代替折叠的边。通常都把光滑物体表面看成是以原始网格作为控制网格的插值子分曲面，从而在子分曲面上寻找新点以保证精度。子分模式有很多，例如9>)年提出的蝶形

（YT@@$6LDW ）模式是一种插值模式，网格的顶点正好位于曲面上。对于每一条内部边，构造一个R 个顶点的蝶形结构，如图/所示。新点的位置为

" 1*E E N 1E -1N ）

-O 1! -1O ）, E

E/1(

-1/-1Q -1R ）（Q ）

图/

蝶形算法模板

54C :/

F$J#D

蝶形模式对于三角网模型效果比较好，但是对于顶点连接情况比较特殊的三角网边缘区域，就需要根据边缘区域顶点连接情况，使用不同的插值模板和子分规则。本文提出了一种使用统一

的插值模板生成新顶点的算法，这种算法根据顶点的连接关系决定边折叠后生成新顶点的位置参（

第:期李清泉等：基于线结构光的>维目标测量与多分辨率建模>! @

如图! 所示，为了实现边折叠（! " ，! #）! ，! " 需要决定新顶点! 的位置，决定依据是选择哪个位置使整体误差最小。在金字塔算法中使用公式（$）来确定" ! 的空间位置：

插值模板计算出其新顶点" 对其进! 的>维坐标，行折叠的代价就是计算其二次误差矩阵得到的误差；

:-根据边折叠带来的误差大小对折叠边排序；

@-从队列中依次选择边折叠代价最小的边的信息，计算新进行边折叠，存储折叠边（! " ，! #）顶点" 并且重新计算包含" ! 的位置，! 的区域的代价。不断地进行边折叠，产生新的顶点和三角形，图!

金字塔算法模板

%&’(!

)*+, -./*01,23.+&453.67*/&8’.-’03&/9+

" ! " " #! " #! #）#" %

" (

:$%#! &’! )

" :$(#"

（$）

其中，（! " ，! #）是待折叠的边界；! &代表同时连接着! " 和! #顶点的集合，%为这类点的个数；! ) 是代表连接着! " 或者! #顶点的集合，(为这类

点的个数；" ! 是生成的新顶点；

对于图! 所示的三角网连接关系，按照公式（$），" ! 的位置为：*; " #! " #）

#:! @

在网格边界区域，顶点的连接情况如图$所示，与折叠边顶点相连接的顶点数不是$个，这时依然可以使用金字塔插值模板计算新顶点的坐标，在图$（. ）和图$（5）情况下，新顶点的>维坐标可分别由以下公式计算：

" ! +; " #! "

:）? "

#C! @

" ! , ; " #! " #））? "

"A ! : @

基于误差分析和边折叠的三角网简化算法，

算法步骤如下：

" -计算所有顶点的二次误差矩阵；#-选择所有待折叠边

（! " ，! #）；减少顶点和三角形数量生成低分辨率模型；并记录被删除的顶点坐标，以备需要时可以快速恢复被删除点，从低分辨率模型回溯到高分辨率模型。

图$边界区域的折叠算法模板

%&’($

)*+, -./*0150D84.32*4’*60--. , E*E.-’03&/9+

! 实验分析

线结构光>维测量系统误差的来源主要有镜

头畸变产生的误差，旋转轴定位误差，图像处理中提取标定点和物体轮廓线的误差。减小误差的方

法包括采用奇数次多项式计算标定参数；采用多次测量求平均值的办法减小旋转轴定位误差；在图像处理中先对图像进行预处理，例如高斯滤波，然后再提取标定点和物体轮廓线坐标。测量系统

标定的误差如表" 所示，在ACC ++=:CC++的测量范围内对全部>$:个标定点数据进行处理，算出中误差小于C (" ++。利用该测量系统对两个>维目标进行测量，得到了相应的空间点云模型和>维模型（图B ）。

, . /

表!

"#$%!

序号

标定点物方坐标! "" !

#’, &(/. -) …

$%$$($%$$#$$%$$#($%$$’$$%$$’($%$$,$$%$$,($%$$&$$%$$…

" &’(%$$&’(%$$&’(%$$&’(%$$&’(%$$&’(%$$&’(%$$&’(%$$&’(%$$…

测

标定误差表

绘学报第,(卷

图#$和图##为经过简化的多分辨率三角网模型。其中，利用网格简化算法，头骨模型从包含#,)),#个三角形，’-’’,&个顶点，##(#.01的高分辨率模型被逐次简化到只包含-$$$个三角形，头像#()/&个顶点，(-.01的低分辨率模型；模型也从包含’&)&#’个三角形，&).,&’个顶点，’#&’,01的高分辨率模型被逐次简化到只包含#’$$$个三角形，’-(’/个顶点，#$-)01的低分辨率模型。可以看出，当压缩率达到)$2左右（图#$（1）、图##（1）），模型才开始出现块状效应，但轮廓依然比较清晰，说明简化算法的有效性。这样用户就可以通过网络先快速下载低分辨率模型进行浏览，如果需要，再通过回溯下载得到高分辨率, 维模型。

"#$&’()*#&+$,#-+(.’,,(,/

解算出的标定点坐标! "" ! $%$&&)%)) )) %)’#&)%), #))%)&’($%$’,$$%$,,&)%), &$$%$’…

" &’&%)) &’(%$,&’&%)-&’&%)) &’(%$$&’(%$,&’(%$$&’&%)) &’&%)’…

! *$%$&+$%$#+$%$-+$%$.+$%$/*$%$’*$%$,+$%$.*$%$’…$%$/误差! ""

" +$%$#*$%$,+$%$’+$%$#*$%$$*$%$,*$%$$+$%$#+$%$-…

中误差! ""

（3）（1）（4）

（5）（6）（7）

（3）线结构光投射到头骨模型上的图像；（1）头骨模型的空间点云模型；（4）头骨模型的, 维模型，包含#,)),#个三角形，（5）线结构光投射到头像上的图’-’’,&个顶点；像；（6）头像的空间点云模型；（7）头像的, 维模型，包含’&)&#’个三角形，&).,&’个顶点

图)

89:%)

, 维目标重建结果

;64?@A4?9AB?>

第&期李清泉等：基于线结构光的%维目标测量与多分辨率建模%((

（! ）包含"#$%&个三角形，（*）包含)$+++个三角形，’()$#个顶点；%),’)个顶点；（-）包含)" +++个三角形，（. ）包含#+++个三角形，"" (",个顶点；)’,$&个顶点。

图)+/012)+

头骨三角网模型的多分辨率%维可视化结果

%34056!708!90:;?6790@

（! ）包含’+)#)个三角形，（*）包含"’+++个三角形，)++)#"个顶点；’’(,$个顶点；（-）包含"++++个三角形，（. ）包含)" +++个三角形，%,,%&个顶点；"#’"$个顶点。

图))

/012))

头像三角网模型的多分辨率%维可视化结果

%34056!708!90:;?6790@

! 结论和展望

本文详细介绍了一种利用线结构光获取物体

近年来，对%维数字化模型需求的增长推动了%维信息获取和建模技术的发展，如何利用这些技术更好地实现%维物体的建模和可视化效果成为需要解决的问题。下一步我们将研究使用多相机、多结构光解决复杂%维目标的轮廓遮挡问题，以及利用彩色相机获取纹理，建立纹理和%维轮廓一体模型，进一步提高建模和可视化效果。

提出了一种适用于线结构%维信息的测量系统，

光测量系统的标定方法，并提出一种统一模版算法，对边折叠网格简化算法进行了改进，实现了多分辨率建模。通过实验实现了对目标物体的%维

&-)

表!

"#$%!

不同分辨率模型数据量比较

测绘学报第&,卷

［-］8>B >29858U ，?3; B^? 7A 9B CDKL S KN ?C. Q D $S ? Q .0D

=.LVFJG ［Z ］A ;JHDLJ.HFKJ.I ZKOLJ.I KN =KWQ OHDL 4FPFKJ ，(+++，&’() #*+,’-$./0..-1+22.*.-/*.,’34/+’-(’1.3,

序号三角形数

顶点数压缩比例! " 数据量! #$

%&’’&%()((&*+%%,%-.

()/&*,-%/))+((&+头骨模型

$%/+++&%’,%)’%(%)0%(+++((-(’’()*)1

) +++%,’/*’/,)-(*’*%(*’-&*(+(%*(&.

,+%)%%++%)()+&’),头像

$(,+++,, -’/’+(%’%0(++++&’’&*’(%,,+1

%(+++

(),(/

’-%+)’

参考文献：

%］

234567，89:;:23??@，!" #$A B CD EF G FH.I 7F0CDI.J G DIK

(］2945;3E ，37A &TE5$M D0H 7K1DI

:D0KVDLS NLKW (TE;W. G DP >PFJG ?HLO0HOLD12F G CH ［9］A

&］Y3::3;:9Z Y ，25@5Z ，E;9? Z A BDIDT&ET1DVDIKQ FJ G .

[.J1CDI1?0.JJDL >PFJG ?HLO0HOLD12F G CH

*］=922;3:;7，Y9?9U59，; 7

9J 9OHKW.HF0? S PHDW NKL 900OL.HD .J1>J.HHDJ1D1&E?0.JT JFJ G ［9］A

, ］^[9U]6KJ G T M OJ ，^[9U]^OT_OJ，^[9U]ZF.JT ‘FJ G A &TE

:D0KJPHLO0HFKJ.J14FPO.I FJ ?D0HFKJ KN ;J1OPHLF.I ?CDDH 7DH.I JFVDLPFH S （?0F b BD0C ），(++*，**（*）：,&*T,&-（A 张永军，张祖勋，张剑清A 基于序列图像的工业钣金件&维重建与视觉检测［Z ］A 清华大学学报（自然科学版），(++*，**（*）：,&*T,&-A ）/］

E3PFJG ?HLO0HOLD12F G CH ：EDPF G J ，=.IF$L.HFKJ，.J1;W Q IDWDJH.HFKJ ;PPODP ［Z ］A 91V.J0DP FJ =KWQ OHDLP ，%’’/，*&：(*&T(-)A

（&）：%’-T(%/A ［) ］

?9@29B U;]:，B 5?54;=? ，897:;:，29>:3UE39>E ，?>3U =A

［’］

Y::c[=，^98[5:9A E.H.

［=］A ［P A I A ］：［P A J A ］，(++(A )&*T)*-A ［%+］Z39UTE9U;32@，52;4;3:E ，?6249;U

.J G OI.HFKJP FJ =]92［Z ］A =KWQ OHFJ G ]DKWDHLS B CDKL S 9Q T Q IF0.HFKJP ，(++(，((：

,T%’A ［%%］?=[:53E3:R Z ，^9:]3Z 9，25:3U?3UR 3A ED0FT

W.HFKJ KN B LF.J G ID 7DPC ［Z ］A 9=7=KWQ OHDL ]L.Q CF0P ，%’’(，(/（(）：/,T-+A

［%(］[979U U @A 9E.H. :D1O0HFKJ?0CDWD NKL B LF.J G OI.HD1

?OLN.0DP ［Z ］A =KWQ OHDL 9F1D1]DKWDHLF0EDPF G J ，%’’*，%%（(）：%’-T(%*A

［%&］]>3^;3=9A ?OLN.0D ?FW Q IFNF0.HFKJ ;JPF1D . BKIDL.J0D 4KIT

OWD

［:］A ［P A I A ］：;@7B Z R.HPKJ :DPD.L0C=DJHDL，%’’/A ［%*］?>U Z ，=[9U][8，234;U E A ?OLN.0D ?FW Q IFNF0.HFKJ

>PFJG . EFP0LDHD =OLV.HOLDUKLW ［Z ］A =KWQ OHDLP b ]L.Q CT F0P ，(++(，(/：/,-T//&A

［%,］;?23:4，29>:R [，79:8]A :D.ITHFWD7OIHFTLDPKIOT

HFKJ 7K1DIFJ G NKL =KWQ ID_4FLHO.I 3JVFLKJWDJHP ［9］A

［%/］^[5>8OJ ，

0.HFKJ 9I G KLFHCW @.PD1KJ B LF.J G ID =KII.Q PD ［Z ］A =CFJDPDZKOLJ.I KN =KWQ OHDLP ，%’’)，(%（/）：,+/T,%&（A 周昆，潘

志庚，石教英A 基于三角形折叠的网格简化算法［Z ］A 计算

机学报，%’’)，(%（/）：,+/T,%&A ）

［%-］[5=[97

WF\.HFKJ［9］A =KWQ OHDL ]L.Q CF0P

［%)］]9:29UE7，[3=8@3:B PT

FJ G XO.1LF03LLKL 7DHLF0P ［9］A =KWQ OHDL ]L.Q CF0P

（责任编辑：雷秀丽）

［［［［［［

基于线结构光的3维目标测量与多分辨率建模

作者：作者单位：

李清泉，王植，李宇光， LI Qing-quan， WANG Zhi， LI Yu-guang

李清泉,李宇光,LI Qing-quan,LI Yu-guang(武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北,武汉,430079)，王植,WANG Zhi(武汉大学,空间信息与网络通信技术研究中心,湖北,武汉,430079)

测绘学报

ACTA GEODAETICA ET CARTOGRAPHICA SINICA2006，35(4)2次

刊名：英文刊名：年，卷(期)：引用次数：

参考文献(18条)

1. LEVOY M. KARI P. CURLESS B The Digital Michelangelo Project:3D Scanning of Large Statues 20002. LAVOIE P. IONESCU D. PETRIU E M 3-D Object Model Recovery from 2-D Images Using Structured Light 1996

3. FERREIRA J F. LOBO J. DIAS J Tele-3D-developing a Handheld Scanner Using Structured LightProjection 2002

4. CALLIERI M. FASANO A. IMPOCO G RoboScan:An Automatic System for Accurate and Unattended 3DScanning 2004

5. 张永军. 张祖勋. 张剑清基于序列图像的工业钣金件三维重建与视觉检测[期刊论文]-清华大学学报(自然科学版) 2004(4)

6. DEPIERO F. TRIVEDI M 3D Computer Vision Using Structured Light:Design,Calibration,andImplementation Issues 1996

7. KUTULAKO K N. SEITZ S M A Theory of Shape by Space Carving 2000(3)

8. SABLATNIG R. TOSOVIC S. KAMPEL M Combining Shape from Silhouette and Shape from Structured Lightfor Volume Estimation of Archaeological Vessels 2002

9. FRR(U)H C. ZAKHOR A Data Processing Algorithms for Generating Textured 3D Building FacadeMeshes from Laser Scans and Camera Images 2002

10. JEAN-DANIEL B. OLIVIER D. SYLVAIN P Triangulations in CGAL 2002

11. SCHROEDER W J. ZARGE J A. LORENSEN W E Decimation of Triangle Mesh 1992(2)12. HAMANN B A Data Reduction Scheme for Triangulated Surfaces 1994(2)13. GUEZIEC A Surface Simplification Inside a Tolerance Volume 1996

14. SUN J. CHANG H K. LEVIN D Surface Simplification Using a Discrete Curvature Norm 2002

15. ISLER V. LAU R W H. MARK G Real-time Multi-resolution Modeling for Complex Virtual Environments 1996

16. 周昆. 潘志庚. 石教英基于三角形折叠的网格简化算法[期刊论文]-计算机学报 1998(6)17. HOPPE H. DEROSE T. DUCHAMP T Mesh Optimization 1993

18. GARLAND M. HECKBERT P Surface Simplification Using Quadric Error Metrics 1997

相似文献(1条)

1.期刊论文吴家勇. 王平江. 陈吉红. 巫孟良. WU Jia-yong. WANG Ping-jiang. CHEN Ji-hong. WU Meng-liang 基于梯度重心法的线结构光中心亚像素提取方法 -中国图象图形学报A2009,14(7)

针对线结构光测量系统中如何准确快速地提取出光带中心的问题,根据线结构光图像上光带中心两边的灰度梯度特性及光带灰度的非正态分布特点,提出了一种基于梯度重心法的线结构光光带中心快速亚像素提取算法.该算法采用低通平滑滤波和幂次变换降低图像噪声和光带灰度非正态分

带中心提取算法具有较高的提取精度.并且有良好的抗噪性和鲁棒性.应用了此方法的3维测量系统的精度也得到了显著提高.

引证文献(2条)

1. 厡玉磊. 蒋理兴. 张珂殊三维激光扫描技术在大型高温锻件测量中的应用研究[期刊论文]-测绘通报 2009(6)2. 张维光. 赵宏. 张琦. 周翔线结构光三维轮廓测量系统的标定方法[期刊论文]-中国激光 2009(1)

本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_chxb200604014.aspx

下载时间：2009年12月17日