保显著特征的三维数据修复算法研究

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三维数据作为一种新兴的数字媒体,广泛应用于文物修复、医学诊断、数字娱乐、智能制造、智慧城市、3D打印等诸多领域。随着三维扫描设备和技术的发展,三维数据的获取更加的方便和普及。然而在三维数据获取过程中,遮挡、错匹配、抖动等情况不可避免,导致获取的数据缺失和不完整,使得重建出的三维模型存在孔洞,影响后续对模型的分析、编辑等操作,使模型在各领域应用中受限。因此,三维数据修复至关重要。三维数据修复的目标是对具有缺陷的三维数据模型,进行高效、鲁棒地修复,从而恢复数据显著特征。本文针对保显著特征的三维数据修复问题展开研究,主要工作如下:第一、提出了一种基于扩展总变分正则化的三维数据修复算法。首先识别三维模型孔洞区域,利用动态规划方法初始化孔洞连接关系;然后,基于具有完整连接关系的三维模型构建变分修复方程,用增广拉格朗日方法迭代求解方程从而优化模型所有顶点的几何位置,完成修复。实验结果表明,该算法可以有效地恢复孔洞区域缺失的特征,在保持模型原始特征的同时全局地重建整个模型。第二、提出了一种基于“连接关系-位置”迭代优化的三维数据修复算法。首先识别并初始化孔洞;然后检测孔洞边界特征点,用Bézier曲线拟合跨越孔洞的特征线,以特征线为导向优化孔洞区域连接关系;基于孔洞及其邻域信息,构建局部修复变分框架,通过求解变分方法优化孔洞及其邻域顶点位置。最后,重复连接关系调整和顶点优化步骤,直到不再发生连接关系调整。实验结果表明,该算法可以有效恢复缺失显著特征的孔洞区域。第三、提出了一种基于生成对抗网络的三维数据修复算法。通过编码-解码结构计算三维模型的重建误差,保证输入与输出的一致性;引入全局判别器和局部判别器,判别生成模型全局与局部结构的完整性与真实性;训练生成网络欺骗两个判别器,生成局部与全局一致的三维模型。实验结果表明,该方法可以有效恢复缺失大量信息的三维模型。第四、设计并实现了一个三维数据修复系统,用于验证所提算法的有效性。
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