臺灣博碩士論文加值系統

近年來，隨著計算機視覺的快速發展，以及無人飛行載具(Unmanned Aerial System，UAS)的廣泛應用，電腦三維建模的對象不再侷限於小物件或室內場景。當面對大尺度成千上萬甚至上億的點雲資料時，有效率的對應方法來處理大量數據所造成的運算困難與工作效率不佳等問題，於此，點雲數據簡化技術便成為提高三維建模效率的有效手段。
由於點雲簡化處理的相關技術漸趨成熟，為提高三維建模的執行效率，本研究將點雲簡化方法融合到三維建模處理程序中，以簡化資料量提高整體工作效率為目的，運用基於八叉樹理論為核心的網格體素(Voxel Grid Filter)濾波器，對大量數據進行簡化的預處理，接續利用簡化後的點雲資料進行三維模型重建，並探討經大量簡化後的點雲模型在視覺化呈現，以及執行效率提升上的可行性與優劣比較。
本研究將點雲簡化的處理方法結合泊松重建(Poisson Reconstruction)技術，應用於三維建模；實驗成果推斷：小物件模型之點雲簡化率可以在高達98%情況下，對於表面細節仍能夠有效的描述與展示；於大型建物處理上，在高達80~94%的點雲簡化率下，模型細節尚維持可接受細緻程度，運算工時亦節省約一倍之多，其間接說明點雲簡化技術對於三維資料建模應用上具有實質幫助。

With the rapidly development on computer vision, and widely application of Unmanned Aerial System, the computer aid 3D modelling is no longer for generic objects or small scale scenes. While encountering a bunch of data covering thousands to billions point clouds, an adaptive corresponding method to solve problems like heavy computation or inefficiency caused from big data, would be the technique of point clouds simplification.
Because the technique of point clouds simplification is getting mature, some relevant methods are tried to be merged in the process of a generic 3D scene reconstruction, for working efficiency improvement. Based on the algorithm of Octree as a kernel, a Voxel Grid filter does pre-processing of simplification of huge data points, and then, not only the 3D scenes are reconstructed from the processed point clouds, the performance of 3D model visualization and comparisons among significant indicators are presented as well.
In this study, the Poisson algorithm is selected as a primary 3D reconstruction method, and the point clouds simplification above was merged. As a result, the details of reconstructed small objects’ surfaces can be definitely described in the condition of point clouds which achieve 98% simplified, and same method applied on larger scale building’s 3D reconstruction, the details could be tolerably described while point clouds achieve 84%~94% simplified. Moreover, it saves half of processing time approximately. The result confirms the essential assistance to 3D scene reconstruction, with an integrated point clouds simplification method.

摘 要
ABSTRACT
致謝
目錄
表目錄
一、緒論
1.1 研究背景
1.2 點雲的獲取與後續應用
1.3 研究動機與目的
1.4 研究流程圖
1.5 研究方法
1.6 研究架構
二、文獻回顧
2.1 從運動恢復結構 (Sturcture from Motion, SfM)
2.2 空間結構索引與劃分
2.2.1 點雲稀疏化
2.3 曲面重建
2.4 紋理貼圖
三、三維重建相關理論
3.1 從運動到結構(Structure from Motion, SfM)
3.1.1三角定位
3.1.2. 迭代計算
3.1.3集束調整 (Bundle Adjustment)
3.1.4 稠密點雲重建
3.1.5 MVS演算法
3.2結構空間索引
3.3 聚類
3.3.1隨機一致性(RANSAC)的分割法
3.4點雲稀疏化
3.4.1 點雲簡化流程
3.5 曲面重建
3.5.1移動立方體 (Marching Cubes, MC)
3.6 泊松曲面重建
3.6.1泊松重建流程
3.6.2 泊松方法實現
3.6.3 離散化求解 32
3.7 紋理貼圖(Texure Mapping)
四、實驗成果與分析
4.1 實驗一
4.1.1 成果分析
4.2 實驗二
4.2.1 實驗二流程
4.2.2 方案A實驗區拍攝配備
4.2.3 方案A實驗流程
4.2.4 實驗2方案A流程1
4.2.5 實驗小結
4.2.6 實驗2方案A(2)實驗流程圖
4.2.6 實驗2方案A(2)
4.2.7 成果比較
4.2.8 實驗小結
4.2.9 實驗2方案B實驗流程
4.2.10實驗2方案B(1)實驗
4.2.11實驗小結
4.2.12實驗2方案B(2)實驗流程
4.3 實驗3流程
4.3.1 實驗3
4.3.2實驗小結
4.4 實驗4流程
4.4.1 實驗小節
五、結論與建議
參考文獻

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