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摘要:
针对泊松表面重建算法在点云数据的网格化中仍不能有效满足“细节保持与噪声平滑”的平衡问题,该文提出了一种基于高斯滤波的改进泊松算法.通过将高斯滤波引入到点云数据等值面的向量场估计中,一方面实现了对点云拓扑结构的更准确估计以及对点云噪声的有效平滑;另一方面通过调节高斯滤波中的标准差参数,实现了对点云模型网格化的细节保持与噪声平滑的细微控制.以福州大学张孤梅雕像为实验对象,图像三维重建技术获得的点云数据作为数据源,利用改进的泊松算法进行点云网格化.结果表明,改进的泊松算法提高了网格模型的精确性与完整性,且在视觉上更好地逼近真实模型的细节,验证了改进算法的有效性.
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文献信息
篇名 改进泊松算法的图像三维重建点云模型网格化
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 三维重建 泊松算法 可控参数 高斯滤波
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 23-28,38
页数 7页 分类号 P208
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.04.004
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
三维重建
泊松算法
可控参数
高斯滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
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36
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