文件名称：基于散乱点云内部特征的网格重建 (2008年)
文件大小：333KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-18 11:24:39
工程技术 论文
提出了一种对三维散乱数据点进行可靠重建的算法．通过组合二次误差势能函数和极值曲面，建立了描述点云内部分布特征的贝叶斯概率模型．在迭代收缩进行降噪处理的过程中，同时保持物体的形状特征．对于降噪后的点云，按照表面复杂程度进行自适应的筛选产生新的点集．将一种新的非Delaunay三角化方法应用到筛选点集中，通过空间圆球沿着物体表面不断增长来快速搜寻邻近点，并权衡Delaunay优化准则和尖锐特征度量来构造新的三角形．实验结果表明，该算法能够充分体现点云的网格化细节特征，具有快速、稳定可靠的优点。