利用Delaunay细分进行噪声点云曲面重建

被引：10

作者：

李国俊 ^{[1
,2
]}

李宗春 ^{[1
]}

孙元超 ^{[1
]}

李伟 ^{[1
]}

黄志勇 ^{[3
]}

机构：

[1] 信息工程大学地理空间信息学院

[2] 北京卫星导航中心

[3] 中国天绘卫星中心

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2017年 / 42卷 / 01期

关键词：

Delaunay细分; 球面拟合; 噪声点云; 曲面重建;

D O I：

10.13203/j.whugis20140513

中图分类号：

TP391.7 [机器辅助技术];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

针对噪声点云曲面重建,提出了一种基于Delaunay细分的曲面重建算法。首先以点云法向为约束,采用抗差估计的方法拟合球面近似局部曲面;然后利用沿坐标轴的包围盒树结构(axis aligned bounding boxes tree,AABB-tree)快速搜索与线段相交的曲面包围球,以各包围球球心为初值、半径为可信区间,并行化迭代计算出线段与球面的首个交点,该交点可近似为线段与曲面交点;最后不断地插入交点进行Delaunay细分,从而网格化曲面。实验结果表明,当点云噪声较大时,该方法可以快速、稳健地重建出高质量曲面,且曲面重建精度较高。

引用

页码：123 / 129

页数：7

共 15 条

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