移动最小二乘重采样在三维重建中的应用

移动最小二乘重采样在三维重建中的应用

论文摘要

针对地面三维激光扫描仪采集的多站点点云数据受配准精度和重叠区域的影响,经多视角对齐后生成带有大量噪声和冗余的散乱点云从而影响曲面重建的问题,提出一种基于移动最小二乘重采样的算法:计算点云的k邻域,建立散乱点云的空间拓扑关系,选择合适的基函数和权函数,建立局部拟合区域的拟合函数,结合体素化网格模型实现点云的重采样,分别使用Crust算法和逆向工程软件Geomagic Studio对重采样的点云进行曲面重建。结果表明:该算法在保证局部细节特征清晰的基础上,能够提高模型表面的光滑性和三维重建的效率,具有很高的实用价值。

论文目录

  • 1 MLS算法描述
  • 2 MLS算法基本原理
  •   2.1 拟合函数的建立
  •   2.2 确定权函数
  •   2.3 体素化(VoxelGrid)网格下采样模型
  • 3 实验结果与分析
  •   3.1 实验环境
  •   3.2 实验数据
  •   3.3 基于Delaunay三角剖分的Crust三维重建
  •   3.4 基于Geomagic Studio的三维重建
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 康传利,时满星,程耀,张临炜,顾峻峰,陈洋

    关键词: 三维重建,移动最小二乘,重采样,高斯权函数

    来源: 桂林理工大学学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 物理学,无线电电子学,计算机软件及计算机应用

    单位: 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,桂林理工大学测绘地理信息学院

    基金: 国家自然科学基金项目(41541032),广西“八桂学者”岗位专项经费项目,广西高校科学技术研究项目(KY2015YB126),广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(163802515,151400720)

    分类号: TP391.41;TN249

    页码: 650-655

    总页数: 6

    文件大小: 3896K

    下载量: 149

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