基于GPU并行處理的地形三維重建技術研究

楊秀峰，靳海亮，臧文乾

(1.河南理工大學，河南 焦作454000;2.中國科學院遙感與數字地球研究所，北京100101)

0 引言

隨著計算機科學和計算機圖形學的發展，三維地形的應用范圍不斷擴大，越來越多的涉及虛擬與現實、戰場環境仿真、土地管理與利用、地理信息系統、娛樂與游戲等大規模的三維地形應用中，因此，如何快速的實現大規模的地形重建是一個值得研究的問題［1］。

近年來，很多學者對基于點云的三維重建技術進行了研究。目前基于點云的三維重建技術大致可劃分為基于Delaunay三角剖分的方法、基于隱式曲面的方法和基于區域增長的方法［2］。在眾多基于Delaunay三角剖分的方法中，Amenta［3］等人提出的基于中軸逆變換的Power Crust算法最具代表性。針對點云密度不均勻、帶孔洞以及尖銳特征的任意點云，該方法都可重建出精密網格模型而不需要任何后期再處理，但是該算法需要進行復雜的三維Delaunay三角化處理，時間復雜度相當高，因此難以處理大規模地形的三維重建。基于隱式曲面的方法的核心是如何選取適當的隱曲面模型，其中比較著名的算法有Carr［4］等人提出的基于徑向基函數的方法，Alexa［5］等人提出的基于移動最小二乘的方法和Kazhdan［6］等人提出的基于泊松方程的方法。這類方法能夠較好的處理帶有噪聲的點云數據，但是容易丟失點云模型的原始數據信息和過渡平滑地物細節，并且針對大規模的點云，處理時間長。基于區域增長的方法一般都是從一個初始種子三角形出發，根據一定的判斷原則添加點，不斷向周邊擴張直到所有數據點都被處理。……