基于点云增强优化的泊松重建算法

• 作者: 刘涛 王丽芳 秦品乐 高媛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 点云重建 双三次样条插值方程 最小二乘法 泊松方程 隐式曲面 孔洞修复
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 940-943,948
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.03.063

摘要

为了提高大规模散乱点云的重建精度和效率,针对泊松算法在实际工程应用过程中产生的数据空白现象以及不能很好地捕捉重建表面局部细节的缺陷提出了改进.通过对采样点中的异常点进行详细分析,根据分析结果进行相应的降噪后处理,利用双三次样条插值方程拟合曲面,能够很好地修复孔洞,解决点云模型全局偏移的问题,形成新的采样点,采用最小二乘法精确计算并调整了点云数据法向量;实验解决了传统算法重建的面片质量问题,使重建出的表面细节更加显著.实验结果表明,该方法具有良好的适用性,具有较高的重建效率和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽芳	中北大学大数据学院	33	131	6.0	9.0
2	高媛	中北大学大数据学院	53	227	8.0	12.0
3	秦品乐	中北大学大数据学院	48	248	8.0	13.0
4	刘涛	中北大学大数据学院	19	92	7.0	8.0