空間散亂點云去噪精簡重建算法研究.pdf

1、隨著快速、高精度的三維數(shù)字化掃描設備的不斷發(fā)展與改進，人們獲取目標物體表面采樣點數(shù)據(jù)變得簡單而且準確，獲得的這些數(shù)據(jù)點被稱為點云數(shù)據(jù)。點云數(shù)據(jù)一般需要經(jīng)過點云去噪、點云精簡、點云加密、曲面重建、曲面細分等過程，最終才能獲得用戶滿意的數(shù)字幾何模型。空間點云數(shù)據(jù)處理技術被廣泛應用于計算機輔助幾何設計、計算機視覺、醫(yī)學圖像處理等相關領域，具有重要的研究意義與應用前景。
　　本文在研究了國內(nèi)外點云處理技術研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢的基礎上，主要針

2、對點云去噪算法、點云精簡算法、曲面重建算法進行了研究。具體工作如下：
　　針對點云去噪問題，分析了噪聲點產(chǎn)生的原因、噪聲點的數(shù)學模型以及常用的點云去噪算法，并改進了傳統(tǒng)K-D樹搜索點云中任意一點的k鄰域方法，最后在此基礎上提出了一種基于特征的點云去噪算法。該算法汲取了圖像處理中的雙邊濾波算法與平面投影算法的優(yōu)點，既能有效去除噪聲，又能保持模型幾何特征。
　　針對點云精簡問題，說明了點云精簡過程中應遵循的原則、精簡算法的分類以

3、及傳統(tǒng)的點云精簡方法，并在空間包圍盒算法的基礎上，提出一種基于曲率信息的點云精簡算法。該算法通過主成分分析法求取點云中任意一點的曲率信息，然后根據(jù)其曲率信息按照不同的精簡百分比進行點云精簡處理，解決了空間包圍盒算法所產(chǎn)生的模型粗糙以及幾何特征丟失等問題。
　　針對空間點云的曲面重建問題，重點介紹了基于隱式曲面的Possion曲面重建方法以及基于Delaunay三角剖分的Power Crust方法，并通過實驗比較分析這兩種算法的重建