KD树索引策略下紧支撑径向基函数的点云建模

系统仿真学报 ›› 2016, Vol. 28 ›› Issue (9): 2154-2158.

KD树索引策略下紧支撑径向基函数的点云建模

李佳^1,2,3,4, 段平¹, 盛业华^2,3,4, 吕海洋^2,3,4, 张思阳^2,3,4

1.云南师范大学旅游与地理科学学院,云南昆明 650500;
2.虚拟地理环境教育部重点实验室(南京师范大学),江苏南京 210023;
3.江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点,江苏南京 210023;
4.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏南京 210023

收稿日期:2015-05-28 修回日期:2015-07-30 出版日期:2016-09-08 发布日期:2020-08-14
作者简介:李佳(1984-),女,湖北公安,博士,讲师,研究方向为图形图像处理;段平(通讯作者1984-),男,湖北监利,博士,讲师,研究方向为GIS三维建模。
基金资助:
国家自然科学基金(41271383)

Point Cloud Modeling Based on Compactly Supported Radial Basis Function under KD Tree Index Strategy

Li Jia^1,2,3,4, Duan Ping¹, Sheng Yehua^2,3,4, Lü Haiyang^2,3,4, Zhang Siyang^2,3,4

1. School of Tourism and Geographical Sciences of Yunnan Normal University, Kunming 650500, China;
2. Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Nanjing Normal University), Ministry of Education, Nanjing 210023, China;
3. State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution (Jiangsu Province), Nanjing 210023, China;
4. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China

Received:2015-05-28 Revised:2015-07-30 Online:2016-09-08 Published:2020-08-14

摘要/Abstract

摘要： 采用紧支撑径向基函数(Compactly Supported Radial Basis Function,CSRBF)对点云进行建模和可视化表达会因穷举搜索问题导致计算机内存溢出,最终引起建模和可视化失败。KD树索引具有快速搜索点的优点且避免了穷举搜索问题,将KD树索引和CSRBF插值模型相结合,提出KD树搜索策略下的CSRBF点云建模与表达方法。建立点云数据的KD树索引,采用CSRBF构建点云的隐式曲面函数模型,通过Marching Cubes算法对建好的模型进行有效的可视化表达。采用经典的兔子点云进行实验验证,结果表明KD树索引搜索策略下CSRBF的点云建模与表达方案可行。

关键词: 点云, 建模, KD树, 紧支撑径向基函数

Abstract: Modeling constructed by Compactly Supported Radial Basis Function (CSRBF) and visualization will fail. The main reason is that exhaustive search results in out of memory. KD tree can void exhaustive search due to the advantage of quickly searching. CSRBF combined KD tree was used to construct point cloud model. Modeling approach of CSRBF based on KD tree was proposed. KD tree index of the point cloud was constructed. CSRBF interpolation method was used to construct implicit function model of point cloud. Marching Cubes algorithm was to display model in 3D manner. The experimental results with rabbit point cloud show that it is feasible for point cloud modeling with CSRBF based on KD tree.

Key words: point cloud, modeling, KD tree, compactly supported radial basis function

中图分类号:

TP391.41

李佳, 段平, 盛业华, 吕海洋, 张思阳. KD树索引策略下紧支撑径向基函数的点云建模[J]. 系统仿真学报, 2016, 28(9): 2154-2158.

Li Jia, Duan Ping, Sheng Yehua, Lü Haiyang, Zhang Siyang. Point Cloud Modeling Based on Compactly Supported Radial Basis Function under KD Tree Index Strategy[J]. Journal of System Simulation, 2016, 28(9): 2154-2158.

参考文献 11

[1]	方林聪, 汪国昭. 基于径向基函数的曲面重建算法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2010, 44(4): 728-731.
[2]	韩燮, 武敬民, 韩慧研, 等. 基于椭球约束的径向基函数隐式曲面重建[J]. 图学学报, 2014, 35(4): 504-510.
[3]	段平, 盛业华, 张思阳, 等. 顾及异向性的局部径向基函数三维空间插值[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2015, 40(5): 632-637.
[4]	段平, 盛业华, 吕海洋,等. 基于多层紧支撑径向基函数的DEM插值方法[J]. 地理与地理信息科学, 2014, 30(5): 38-41.
[5]	Robinson J T.The KDB-tree: a search structure for large multidimensional dynamic indexes[C]// Proceedings of the 1981 ACM SIGMOD international conference on Management of data. USA: ACM, 1981: 10-18.
[6]	杨建思, 刘华, 林鹏. 基于KD 树的点云数据自适应屏幕精度高效显示方法[J]. 测绘通报, 2014, 43(7): 18-22.
[7]	江永全. 径向基函数隐式曲面的研究及应用 [D]. 成都: 西南交通大学, 2011: 1-6.
[8]	Wendland H.Scattered data approximation [M]. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2005.
[9]	Lorensen W E, Cline H E.Marching cubes: A high resolution 3D surface construction algorithm[C]// ACM Siggraph Computer Graphics. USA: ACM, 1987, 21(4): 163-169.
[10]	邹艳红, 何建春. 移动立方体算法的地质体三维空间形态模拟[J]. 测绘学报, 2012, 41(6): 910-917.
[11]	盛业华, 刘平, 袁林旺, 等. 地学现象三维空间模拟-以点源烟气扩散为例[J]. 地球信息科学学报, 2005, 7(3): 16-20.

[1]	陆承, 靳学胜. 基于Steam VR的交互仿真水枪灭火训练系统设计[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(6): 1312-1319.
[2]	倪娜, 何坤金, 朱新成, 陈正鸣. 一种人体肌肉的参数化建模及变形方法研究[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(5): 1109-1117.
[3]	古鹏飞, 张霖, 陈真, 叶俊杰. 基于X语言的起飞场景民机协同设计与仿真一体化方法[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(5): 929-943.
[4]	刘文正, 张和明. 面向复杂系统运动仿真的信息物理融合建模[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(5): 954-963.
[5]	林清泉, 杨佳然, 张和明. 一种基于离散事件系统规范的复杂产品行为模型描述方法[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(4): 661-669.
[6]	李伯虎, 柴旭东, 张霖, 卿杜政, 施国强, 林廷宇, 郭丽琴, 杨晨, 谷牧, 贾政轩, 公慧, 唐震. 面向智慧物联网的新型嵌入式仿真技术研究[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(3): 419-441.
[7]	施国强, 刘泽伟, 林廷宇, 徐钊, 杨星熠, 郭丽琴, 贾政轩. 面向复杂产品建模与仿真系统的开放式云架构设计[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(3): 442-451.
[8]	孙晓安, 栾小丽, 刘飞. 基于智能优化灰色模型的电子固废预测[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(3): 536-542.
[9]	张霖, 王昆玉, 赖李媛君, 任磊. 基于建模仿真的体系工程[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(2): 179-190.
[10]	李锋, 魏莹. 社会学习和参照点效应对企业产品决策的影响[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(2): 234-246.
[11]	王永志, 李振朝, 刘鹏彧, 王慧. 基于能量算子的三维空间实体LOD建模方法[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(2): 247-257.
[12]	聂凯, 曾科军, 孟庆海. 基于深度贝叶斯网络学习的不确定性建模方法[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(1): 79-85.
[13]	樊长佳, 杜炎秋, 梁笛, 胡凯, 黄葭燕. COVID-19期间上海市应急医疗资源配置建模与仿真[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(1): 93-103.
[14]	张鸾, 罗正军, 周德群. 基于主体的可再生能源电力消纳交易仿真研究[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(1): 170-178.
[15]	胡晓峰, 齐大伟. 智能化兵棋系统：下一代需要改变的是什么[J]. 系统仿真学报, 2021, 33(9): 1997-2009.