大规模点云数据的球面纹理映射方法.pdf

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1、第41卷第1期计算机工程2015年1月Vo1．41NO．1ComputerEngineeringJanuary2015·图形图像处理·文章编号：1000-3428(2015)01-0218—05文献标识码：A中图分类号：TP391大规模点云数据的球面纹理映射方法王蒙，刘小平，邹艳妮(南昌大学信息lr秤学院，南昌330031)摘要：针对点云数据的Delaunay三角网格纹理映射速度慢、映射效果不够细腻及不适合大规模点云数据纹理映射等问题，提出一种基于球面纹理映射的点云数据重建改进方法，并在Qsplat算法的基础上进行实现。采用Qsplat算法对大规模点云数据进行模型重

2、建，利用球面等比约束纹理映射算法建立纹理坐标、球面、点云重建模型二者之间的数学关系，实现大规模点云数据的球面纹理映射。实验结果表明，与传统的三角网格纹理映射相比，该方法可明显提高纹理映射的速度和质量，拓宽球面等比约束纹理映射方法的应用范围，适用于大规模点云数据的纹理映射。关键词：Delaunay三角网格；点云数据；球面纹理映射；Qsplat算法；纹理坐标；等比约束中文引用格式：王蒙，刘小平，邹艳妮．大规模点云数据的球面纹理映射方法[J]．计算机工程，2015，41(1)：218—222．英文引用格式：WangMeng，LiuXiaoping，ZouYanni．Sph

3、ericalTextureMappingMethodforLarge—scalePointCloudData[J]．ComputerEngineering，2015，41(1)：218-222．SphericalTextureMappingMethodforLarge-scalePointCloudDataWANGMeng，LIUXiaoping，ZOUYanni(SchoolofinformationEngineering，NanchangUniversity，Nanchang330031，China)【Abstract】Datatexturemappingmet

4、hodsbasedontheDelaunaytriangularmeshareusuallycomputationallyslowandthequalityofmappingislow，makingthemunsuitableforlarge—scalepointclouddata．Inthispaper，animprovedsphericaltexturemappingmethodisdevelopedforthereconstructionofpointclouddataanditcanbeimplementedbasedontheQsplatalgorithm

5、．TheQsplatalgorithmisusedtore—establishthemodeloflarge—scalepointclouddata．Thesphericalequal—ratioconstrainttexturemappingisusedtoobtainthemathematicalrelationshipamongtexturecoordinates，sphereandthereconstructedmodel，realizingthesphericaltexturemappingoflargescalepointdata．Experimenta

6、lresultsshowthatthespeedandthequalityofmappingoftheproposedmethodaremuchimprovedcomparedwiththosetraditionaltriangulartexturemappingmethods．【Keywords】Delaunaytriangulationmesh；pointclouddata；sphericaltexturemapping；Qsplatalgorithm；texturecoordinates；equalratioconstraintDOI：10．3969／i．is

7、sn．1000—3428．2015．01．040Delaunay三角网格纹理映射方法。此方法首先利用1概述Delaunay算法对点云数据进行三角网格模型草随着激光雷达技术的发展，计算机图形学、计算建，然后针对三角网格中的每一个角形进行纹机视觉、计算机仿真等领域与其联系也越来越紧密。理映射，然而Delaunay算法对大规模点云数据重建在激光雷达技术中激光雷达测量技术的产生使得现速度较慢。虽然也有对Delaunay算法进行改进快速实三维空间与计算机图形学产生了密切的联系。重重建，但重建速度不理想，重建后各个三角形大小建点云数据三维场景后，为了增加模的真实感，使不一，