三维重建网格模型的自动缺陷孔洞识别与修复策略

三维重建网格模型在实际应用中常常面临一个问题，即由于数据获取、处理过程中的误差或缺失，可能会产生异常的缺失孔洞。这些孔洞不仅影响模型的完整性和精度，还可能破坏了网格表面的连续性，导致后续的渲染、纹理映射等操作出现问题。针对这一问题，本文提出了一种新颖的缺陷孔洞自动识别与修复方法。 首先，作者们通过上下文分析和轮廓曲线检测技术来识别潜在的缺陷孔洞。这种方法关注的是周围环境和局部形状的变化，如果发现缺失区域的轮廓不连续或者与其他部分有显著的对比，就将其判定为可能存在的孔洞。接着，他们对孔洞周围的特征线进行检测和匹配，这些特征线可能是边缘、纹理或形状的关键元素，用于构建孔洞区域的基础曲面。这样做的目的是尽可能地保留孔洞区域的原始形状和细节，避免修复过程中引入过多的噪声或失真。 进一步，采用无约束的三角剖分技术对基础曲面进行划分，将非结构化的孔洞区域转换成规则的三角网格，这有助于简化计算并提高修复效率。然后，利用网格的各向异性特性进行细化和形态调整。各向异性网格允许不同的方向具有不同的分辨率，这样可以在保持细节的同时，针对孔洞区域进行更精细的修复，优化网格的拓扑结构，使其更接近于真实的物体表面。 通过一系列精心设计的步骤，本文的方法能够有效地定位和修复缺陷孔洞，同时保持孔洞区域的细节特征。实验结果显示出该方法的有效性和准确性，证明了它在实际三维重建中的应用潜力。这对于提高三维模型的质量和可靠性，特别是在需要高精度和复杂几何形状的领域，如虚拟现实、游戏开发和建筑设计等方面具有重要意义。 该研究的贡献包括提出了一种基于上下文分析和特征线匹配的孔洞识别策略，以及一种利用各向异性网格进行精细化修复的技术。此外，论文还包含了对广西科技计划重点项目、桂林电子科技大学研究生教育创新计划等多个资助项目的引用，体现了研究的实用性和学术价值。 三维重建网格模型的缺陷孔洞识别与修复方法是一项关键的技术挑战，通过本文的工作，研究人员为解决这个问题提供了一个有力的解决方案，有望推动三维重建技术的发展。