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三维点云的图象存储研究

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设计框图介绍
 本文设计框图分两部分:
第一部分:
图像采集设备将采集的物体点云数据以文本形式存放,本设计用软件imageware将数据进行预处理,也就是将点云数据构造成三维网格ply数据文件。
第二部分:
这一部分就是本设计的主要研究工作了,要设计ply数据文件与Qsplat数据文件的转换。
1.对Qsplat数据结构进行设计
2.设计读取ply数据的函数,并将数据存储在与Qsplat相对应的数据节点中
3.将读取得的数据进行处理,使数据符合Qsplat的数据格式
4.建立QS树的算法,并将形成的QS文件输出
1.4  论文的组织结构
在本章中介绍了基于点云的图像研究背景,研究的主要内容,以及目前所做的主要工作。后面将详细介绍各部分研究内容的基本思想、实现细节和实验分析。
论文结构安排如下:
第二章介绍对输入点云数据建立三角网格数据结构。这是点云数据重组织的重要步骤。本设计在这一章介绍ply存储结构,数据结构。用imageware软件处理点云数据,并简要介绍一下ply数据在不同机型之间的存储。最后通过实验分析点云数据和三角化网格数据所形成的图像特点。
第三章主要介绍基于多分辩率的点绘制系统模型(即QSplat)的数据结构,存储结构压缩算法等
第四章是本设计研究的重点章节,也是整个设计中的关键。本章将对PLY和Qsplat数据之间转换算法将详细介绍。并且对两种数据进行数据量,图像对比。
第五章总结了全文,并给出未来工作展望。
   Qsplat数据处理在速率方面大大的超过了ply数据处理。Qsplat系统中全新的数据结构,高效地压缩了数据并实现了层次LOD 控制和基于法向聚类的可见性剔除。在预处理阶段,采样点存储在层次包围球内。这种数据结构允许使用硬件加速绘制,能实时地绘制上亿个点的超大模型,能够使在硬件设备较差而数据量大的时候绘制出较好的图形。所以Qsplat在未来的三维数据处理方面是很有潜力的。
     本文针对ply数据和Qsplat数据转换方面作了如下的工作:
1.ply数据的获取,本设计是通过运用imageware软件将提取的点云数据重构成三维网格数据,再重构曲面而获得的。在此认识了ply数据的存储结构,文件结构。
2.Qsplat数据结构及量化算法设计,由于Qsplat的数据结构是树型的,所以关键就在于对节点的理解,节点也是树中的叶子,它是Qsplat的最基本单元,携带着Qspalt的数据信息。Qspalt的数据压缩是基于数据结构的,本文提出的量化算法对于数据的压缩是很有效的。
3.ply数据与Qsplat数据转换的具体实现,它包括对Qsplat树节点的设计,ply数据文件的读取设计,建立Qspalt树的算法设计,以及最终的输出算法。本设计通过两种数据的图形绘制比较他们的优缺点。
本文阐述了ply文件和Qsplat文件的转换,今后的工作安排如下:
1. 本设计只对由三角网格构成的ply文件转换有效,而对四边形等其他多边形的ply文件的转换是不支持的,所以今后要在多种网格ply文件的转换算法上面进行深入研究。
2. 实验的图形都是黑白图,缺乏真实效果。所以今后的工作会集中于对带有颜色的ply数据文件和Qsplat数据文件的转换研究,使得转换的效果更加真实。

Tags:图象

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