数字几何中的某些复杂问题的优化研究与应用

项目名称： 数字几何中的某些复杂问题的优化研究与应用

项目编号： No.61370143

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘秀平

作者单位： 大连理工大学

项目金额： 77万元

中文摘要： 海量测量数据为物体几何形状的描述提供了充足的信息, 使得点云成为一种自然的数字媒体表达方式, 并在计算机图形学、计算机辅助设计与制造等领域得到了广泛应用. 在点云数据获取过程中, 由于设备本身或所处环境的影响,测量数据不可避免的存在缺陷, 如噪声、离群点、不均匀采样和数据缺失,特别是由于物体形状的复杂以及反复重叠测量产生的厚度点云是目前数字几何处理中极具挑战性的问题. 本项目针对复杂点云处理问题, 结合主曲面理论和非线性主成分分析的降维方法, 研究特征保持的厚度点云薄化处理; 基于有引导的子空间聚类和能量优化模型建立及解法, 研究带有复杂特性的点云特征提取与法向一致定向;以轻质结构作为设计的基本单元,研究基于节省材料和时间的三维打印问题.最终形成以优化算法为主导,以厚度点云薄化处理、点云特征提取与定向和三维模型打印输出为应用的数字几何处理系统, 为数字几何理论完善与广泛应用提供依据.

中文关键词： 点云特征提取；法向一致定向；三维模型打印；三维网格；

英文摘要： Massive scanned point clouds provide sufficient descriptions for geometry models, which make the point cloud as a natural expression of digital media and wildly used in computer graphics, computer-aided design, manufacturing and other fields. In the point

英文关键词： point cloud feature extraction；normal consistent orientation；3d model print；3d mesh；