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    基於多視角相片產生之3D點雲樹木重建
    (2025) 陳建壹; Chen, Chien-Yi
    樹木是自然環境中不可或缺的元素,不僅是環境重建與山林模擬的重要目標,也廣泛應用於遊戲、動畫與電影場景中,能有效營造氛圍並提升沉浸感。然而樹木具有複雜的分枝結構與茂密的樹冠,傳統人工建模方式不僅耗時費力,也難以應對大量模型的產出需求。因此發展一種兼具效率與準確性的建模方法,有助於建立具備實用性與可重複利用價值的樹木模型資產,滿足大規模生成與多元應用的需求。本研究提出一套結合運動回復結構技術(Structure-from-Motion, SFM)與 L-system 的程序化建模方法。首先透過多視角影像重建點雲,擷取樹木區域並濾除無效點,接著應用 AdTree 演算法提取骨架結構,建立初步樹狀模型。考量 AdTree 對雜訊與葉片分布的敏感性,可能造成末端分枝過密與不自然,本研究進一步透過規則修剪異常結構,並引入 L-system 根據樹種特性生成自然的細枝與葉片分布,以提升模型的結構合理性與視覺自然感。此外針對因視角不足造成的點雲缺失,亦可將現有分支轉換為可重用的 L-system 子樹,由使用者選擇節點進行接合補齊。最終將完整的樹木結構輸出為可編輯的三維網格模型(如 .obj),可以應用於各類虛擬場景,展現本方法於樹木建模上的靈活性與實用性。

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