3D数据的表示、存储与可视化
1. 引言
3D数据的获取技术和应用场景丰富多样,相应地,用于3D数据表示、压缩、存储、搜索、操作和可视化的系统也种类繁多。3D数据表示作为数据获取和应用之间的中介,受到来自这两方面的约束。
在很多情况下,数据的获取方式决定了其特定的原生表示格式。例如,经典的立体视觉通过恢复视差来获取每个像素的深度值,通常以距离图像的形式表示。而目标应用也会对表示方法施加限制,使用特定的3D表示时,某些操作会更高效,因此可能需要在不同表示之间进行转换,这可能会涉及一定程度的近似。
常见的3D数据集规模跨度极大,从微观的分子、微观组织结构、材料科学中的3D微观结构,到人体尺度的3D心脏、3D面部、3D人体扫描,再到宏观的建筑和景观3D建模,甚至是天体物理数据的3D建模。数据的规模、分辨率和压缩程度决定了存储的数据量,随着数据量的增加,存储、操作和可视化这些数据的挑战也会增大。
2. 3D数据的表示
3D数据的表示是许多重要应用(如计算机辅助几何设计、可视化和图形学)的基础。3D表示主要可分为三类:原始数据(由3D传感设备提供)、表面(嵌入在3D空间中的2D流形)和实体(具有体积的3D对象)。
2.1 原始数据
3D传感器的原始输出有多种形式,如点云、深度图和多边形。以这些原始形式表示的数据通常需要进一步处理才能进行分析,而且这些表示可能允许非流形或有噪声的表面存在,这会对后续分析造成阻碍。
- 点云 :最简单的3D数据形式是点云,用 $P = {v_1, …, v_n}$ 表示,其中 $v_i \in R^3$。通常,包含 $n$ 个
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