补充资料：汽车外形设计的三维数模重建

边缘检测，对图像的分割，我们采用基于边缘 的图像分割技术 ，该技术特点是效率高，图像的分割与边缘检测同步进行。图像的连接方式 采用启发式搜索算法，并加之以霍夫变换获得边缘断裂处的最佳匹配。实践中，我们对分割中 所需的信息最小量值进行研究，从而提高该方法的实用性。边缘检测技术中的检测精度是图像处理中的难点，原因是1)边缘成因复杂。(2)噪声与边缘均是高频信号，难用频带区分，平滑滤波后表现为模糊化，影响效果。采用基于小波变换的多尺度边缘检测技术，在大尺度下拟制噪声，可靠地识别边缘；小尺度下精确定位，由粗到细跟踪边缘的精确位置。 三维重建理论是可行的 ，但由于环境中噪声的干扰，输入不可避免地存在误差，过大的误差 使重建难以进行，所以重建的另一关键技术在于由分割和边缘检测而积累的误差。通过适当地 加以约束来限制误差的量级，提高算法的鲁棒性，并给出定量的校正理论。 2．三维坐标值的反求技术 从平面图像获取实物三维客观几何形状，由于缺少深度信息，往往是不可解或者存在病态解及 多解，但对于汽车外形这样的凸多面体对称物体，可以依据其对称性对方程加以约束，从而使 反求成为可能。然而由于汽车外形的复杂性，求解透视投影图像的灭点及视点非常困难，我们 采用迭代寻优的方法先求出灭点坐标，从而可以反求出透视变换矩阵。 3．Shape from Shading理论 SFS方法存在两大难题：（1）需已知边界曲线（包括边界一－阶倒数或简化为与视线相切）， 而对于具有大深度的曲面体来说，其透视图像所对应的空间遮挡边界和斜率很难得知。（2） 如果图像的分布不清晰，则SFS算法失效。我们提出基于图像的“遮挡边缘”和真实物体的 “空间遮挡边界曲线”的分析，求观察体的空间遮挡边缘，然后由灰度分布求曲面的深度信 息。 4．主模型的构造 主特征模型是用来表达产品的几何拓扑属性、精度特征及材料特征，并隐含说明了参考系统的 概念，该模型提供对其它各阶段设计模型的支持，目标是建立在产品生命周期各阶段支持对主 模型的应用要求。对主模型的描述，我们采用STEP标准的EXPRESS模式进行表达，STEP标准是以中型格式概括出一个在产品生命周期内具有完整性与集成性的计算机化的产品模型所需信息，它采用统一的产品数据模型，并采用统一的数据管理，各系统间可直接进行信息交换，而 不必转换为数据，从而提高信息传递的准确性和系统的集成性。 5．曲面模型的控制与交互修改技术 产品数字模型的优点之一是将设计面向产品的一类对象，而不是单一产品。因此对不同的产品 及同一产品的不同设计阶段都必须能够交互修改，对汽车外形设计而言，曲面模型建立应具有 优秀的修改功能，基于汽车外形曲面控制点特征，对曲面进行设计控制，并通过对曲面设计的参数化，便于曲面模型的交互修改。为了便于对曲面形状进行控制和修改，在三维坐标恢复时，应按截面进行恢复

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