Ю.А. Маньяков1, П.О. Архипов2, П.Л. Ставцев3

1–3 Орловский филиал ФИЦ ИУ РАН (г. Орел, Россия)
1 maniakov_yuri@mail.ru; 2 arpaul@mail.ru; 3 pavelstavcev@gmail.com

Постановка проблемы. Использование воксельного представления для трехмерной реконструкции достаточно широко распространено прежде всего из-за простоты, устойчивости к шуму и низкой сложности объединения частей и различных моделей в одной сцене. Однако с точки зрения визуального представления и эффективности использования памяти более подходящим является полигональное построение. При создании полигональной поверхности на основе воксельного представления, использование прямых методов для извлечения трехмерной поверхности, таких как алгоритм марширующих кубов и рейкастинг, оказывается невозможным. Применение непрямых методов, которые предполагают построение полигональной модели на основе набора точек, полученных из воксельной модели, также затруднено из-за разреженности этого набора точек.

Цель. Рассмотреть построение полигональной модели и повышение качества визуального представления результатов реконструкции путем разработки метода восстановления поверхности в виде полигональной модели, учитывающий специфику используемого воксельного представления.

Результаты. Разработан метод, интегрированный в систему реконструкции на основе воксельного представления, и показана его практическая реализация, что обеспечивает повышение качества визуального представления реконструкции.

Практическая значимость. Исследование позволяет повысить качество визуального представления результатов трехмерной реконструкции и снизить количество непокрытых областей, что обеспечивает развитие и совершенствование технологий трехмерной реконструкции.

Маньяков Ю.А., Архипов П.О., Ставцев П.Л. Метод восстановления полигональных поверхностей в процессе динамической трехмерной реконструкции // Системы высокой доступности. 2023. Т. 19. № 3. С. 57−64. DOI: https:// doi.org/10.18127/j20729472-202303-05

1. Lorensen W., Cline H. Marching Cubes: a high resolution 3D surface construction algorithm. Computer Graphics (SIGGRAPH 87 Proceedings). 1987. P. 163–169.
2. Newcombe R.A., Izadi S., Hilliges O., Molyneaux D., Kim D., Davison A. J., Kohli P., Shotton J, Hodges S. Fitzgibbon A. KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking. 10th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR '11) Proceedings. Washington, DC, USA: IEEE, 2011. P. 127–136.
3. Berger M., Tagliasacchi A., Seversky L., Alliez P., Levine J., Sharf A., Silva C. State of the Art in Surface Reconstruction from Point Clouds. Eurographics 2014-State of the Art Reports. 2014. P. 161–185.
4. Eppstein D. Linear complexity hexahedral mesh generation. In Symposium on Computational Geometry. 1996. P. 58–67.
5. Owen S.J., Saigal S. H-Morph: An Indirect Approach to Advancing Front Hex Meshing. International Journal for Numerical Methods in Engineering. 2000. P. 289–312.
6. Schnabel R, Wahl R., Klein R. Efficient RANSAC for point-cloud shape detection. Computer Graphics Forum, 2011. V. 26. P. 214–226.
7. Xu B., Jiang W., Shan J., Zhang J., Li L. Investigation on the Weighted RANSAC Approaches for Building Roof Plane Segmentation from LiDAR Point Clouds. Remote Sensing, 2016. V. 8. № 1. P. 5
8. Яковлев О.А., Гасилов А.В. Создание реалистичных наборов данных для алгоритмов трехмерной реконструкции с помощью виртуальной съемки компьютерной модели // Системы и средства информатики. 2016. Т. 26. № 2. С. 98–107.
9. Свидетельство № 2019663718 (РФ). Программное обеспечение системы обследования помещений и трехмерной реконструкции помещений с помощью автономного мобильного робота (RT-Rec): свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ / О.П. Архипов, О.А. Яковлев, А.И. Сорокин, Ю.А. Маньяков, П.Ю. Бутырин. 2019.
10. Berg M. de, Cheong O., Kreveld M. van, Overmars M. Computational Geometry: Algorithms and Applications. Santa Clara, CA, USA: Springer-Verlag TELOS, 2008. 386 p.
11. Stanford 3D Indoor Scene Dataset (S3DIS). URL: http://buildingparser.stanford.edu/dataset.html