利用Delaunay细分进行噪声点云曲面重建

发布时间：2019-06-10 19:22

【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。
[Abstract]:A surface reconstruction algorithm based on Delaunay subdivision is proposed for surface reconstruction of noise point cloud. Firstly, taking the normal direction of the point cloud as the constraint, the robust estimation method is used to fit the spherical approximate local surface. Then the bounding box tree structure (axis aligned bounding boxes tree,AABB-tree along the coordinate axis is used to quickly search the curved surface that intersects the line segment to surround the ball, taking the center of each encircling ball as the initial value and the radius as the confidence interval. The first intersection point between the line segment and the sphere is calculated iteratively, and the intersection point can be approximately the intersection point between the line segment and the surface. Finally, the intersection is continuously inserted for Delaunay subdivision, so that the surface can be gridded. The experimental results show that when the point cloud noise is large, the method can reconstruct the high quality surface quickly and steadily, and the surface reconstruction accuracy is high.
【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;中国天绘卫星中心;
【分类号】：TP391.7

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本文编号：2496675