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前言
我的文章確實(shí)有點(diǎn)沒頭沒腦，完全取決于我自己的工作重點(diǎn)血筑，O(∩_∩)O哈哈~绘沉。在前面寫完網(wǎng)格簡化后，目的是應(yīng)用到大場景模型下豺总，幾萬平米的室外车伞，但是卻發(fā)現(xiàn)之前用單純的Poisson重建，效果有點(diǎn)差了喻喳，所以又把這部分再整理一下另玖。
網(wǎng)格生成
在三維重建中，通過深度傳感器比如RGBD相機(jī)、雷達(dá)的方式谦去，或者通過多張2D圖片MVG的方式慷丽，都可以采集到大量稠密的點(diǎn)云數(shù)據(jù)霎奢。對于一個(gè)幾百平面的屋子称杨，生成的點(diǎn)云可能就有幾百萬以至幾千萬個(gè)點(diǎn)炉抒，對于數(shù)據(jù)傳輸以及顯示有比較大的困難凶杖，而且顯示效果也比較差舰褪。那么面對這種情況鲜漩，我們將點(diǎn)云的存儲(chǔ)顯示方法浇坐，改為網(wǎng)格的方法冰肴，則有很大的優(yōu)勢:
- 使用三角面更少點(diǎn)來顯示更大的面積勺拣，減少了存儲(chǔ)空間奶赠。
- 生成的網(wǎng)格模型，雜亂的錯(cuò)誤點(diǎn)減少药有。
- 點(diǎn)的數(shù)目的減少毅戈，大大的減輕了渲染的壓力。
- 視覺效果更好塑猖，可以對三角面上貼上更加精細(xì)的紋理竹祷。
- 便于測量等人工操作。
當(dāng)然在一方面有優(yōu)勢的事情下羊苟，其也有一點(diǎn)的劣勢塑陵，而這個(gè)劣勢也正式網(wǎng)格生成中的難點(diǎn)。
網(wǎng)格生成中的難點(diǎn)
網(wǎng)格生成過程中有很多的難點(diǎn)蜡励，這些難點(diǎn)也是衡量網(wǎng)格生成算法的標(biāo)準(zhǔn)：
- 生成網(wǎng)格與原始點(diǎn)云的位置的差異性
- 能夠支持模型網(wǎng)格面積的大小
- 網(wǎng)格生成速度
- 對尖銳特征的保留效果令花，以及細(xì)節(jié)的保留效果
- 網(wǎng)格三角面大小以及形狀
- 對點(diǎn)云噪聲的亢余度、點(diǎn)云分布不同密度的適應(yīng)效果以及應(yīng)對點(diǎn)云缺失的效果
常見的網(wǎng)格生成算法
在我們對網(wǎng)格生成有了一定的了解之后凉倚，我們來簡單的介紹一下兼都，常見的網(wǎng)格生成算法。
總的先說稽寒，目前網(wǎng)格生成算法可以分為兩大類：連續(xù)曲面生成算法 和 非連續(xù)曲面生成算法（離散方法）
連續(xù)方法利用點(diǎn)云去擬合某類分布函數(shù)扮碧，得到表面的函數(shù)表示，然后生成網(wǎng)格杏糙。
比如：TSDF慎王、Wavelet（多用于醫(yī)學(xué)圖像）、Poisson宏侍、FSSR赖淤、SSD、GDMR谅河、多級流式表面重建
咱旱、marching cubes（嚴(yán)格說這并不是一個(gè)面生成算法确丢，而是一個(gè)等值面提取算法）等
離散方法利用某些空間劃分方法，直接從點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成網(wǎng)格吐限。
比如：PowerCrust鲜侥、Greedy Projection、滾球法毯盈、alpha-shapes
在此剃毒，只是簡單的列舉出來這些方法，詳細(xì)描述篇幅很大搂赋，所以會(huì)在后續(xù)的文章中，逐一詳細(xì)的描述一些常見的效果好的網(wǎng)格生成算法益缠。
總結(jié)
點(diǎn)云三角化脑奠，或者說從點(diǎn)云生成網(wǎng)格的過程有諸多因素的影響，往往要求我們在最后的結(jié)果中取到折中幅慌。對于特定的場景數(shù)據(jù)的處理選擇特定的方法宋欺，會(huì)有著還不錯(cuò)的效果，要是處理多種場景目前還說還是有很大的困難的胰伍，想要通過一組參數(shù)獲得比較好的結(jié)果目前來說還是做不到的齿诞。魚與熊掌不可兼得。
希望在寫下面文章的過程中骂租，結(jié)合工作祷杈，能夠找到更好的方法，加油Ｉ５！
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作者簡介：開飛機(jī)的喬巴（WeChat：zhangzheng-thu）容贝，現(xiàn)主要從事機(jī)器人抓取視覺系統(tǒng)以及三維重建等3D視覺相關(guān)方面，另外對slam以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)也頗感興趣亡容，歡迎加我微信或留言交流相關(guān)工作嗤疯。
