散乱点云的自适应α-shape曲面重建

发布时间：2019-02-17 20:55

【摘要】：针对α-shape算法不适用于散乱非均匀点集曲面重建的问题,提出了一种基于点云数据局部特征尺寸(LFS)的自适应α-shape曲面重建改进算法。首先,以采样点的k-邻近点计算出负极点逼近曲面中轴(MA);然后,根据近似中轴计算曲面在采样点处的局部特征尺寸,并依据局部特征尺寸对原始点云进行非均匀降采样;最后,根据三角面片的外接球半径和对应的α值自适应重建出物体表面。与α-shape算法相比,所提算法可以有效合理地减少点云数据量,点云简化率达到70%左右,同时重建结果中冗余三角面片更少且基本没有孔洞。实验结果表明,所提算法能够自适应地重建出非均匀点集的表面。
[Abstract]:Aiming at the problem that 伪-shape algorithm is not suitable for surface reconstruction of scattered nonuniform point sets, an improved adaptive 伪-shape surface reconstruction algorithm based on local feature size (LFS) of point cloud data is proposed. First of all, the (MA); of the axis of the surface is calculated by using the k-adjacent points of the sampling points. Then, the local characteristic size of the surface at the sampling point is calculated according to the approximate central axis, and the original point cloud is unevenly sampled according to the local characteristic size. Finally, the surface of the object is adaptively reconstructed according to the radius of the external sphere and the corresponding 伪 value of the triangular surface. Compared with the 伪-shape algorithm, the proposed algorithm can effectively and reasonably reduce the point cloud data, and the simplification rate of the point cloud is about 70%. At the same time, there are fewer redundant triangles and almost no holes in the reconstruction results. Experimental results show that the proposed algorithm can adaptively reconstruct the surface of the nonuniform point set.
【作者单位】： 信息工程大学地理空间信息学院;北京卫星导航中心;北京卫星环境工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41274014) 航天器高精度测量联合实验室基金资助项目(201501)~~
【分类号】：TP391.7

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本文编号：2425578