基于Delaunay细化的高质量视觉船体重建

资 源 简 介

基于Delaunay细化的高质量视觉船体重建

详 情 说 明

高质量视觉船体重建是计算机视觉与三维建模领域的经典挑战任务。该技术主要基于Delaunay细化算法实现，其核心思想是通过智能优化三角网格结构来精确还原船舶表面的几何特征。

传统方法通常存在两个关键问题：一是对复杂曲面特征捕捉不足，二是生成的网格存在质量缺陷。Delaunay细化通过动态调整三角剖分的方式，能够有效解决这些问题。算法会先构建初始Delaunay三角剖分，然后通过以下优化流程：首先检测不符合质量标准的三角形单元，针对船体特有的曲面特征插入优化点，最后重新计算局部三角剖分。这种迭代优化过程特别适合处理船体常见的复杂自由曲面。

相比常规重建方法，该技术具有三点优势：生成的三角网格严格遵守Delaunay准则，保证了几何质量；通过参数控制可以针对船体不同部位实施多分辨率重建；对激光扫描或视觉获取的点云数据都有良好适应性。实验证明，这种处理方法能显著提升船体模型的细节还原度，特别是在船首曲线、螺旋桨区域等关键部位的表现明显优于传统方法。