利用Delaunay细分进行噪声点云曲面重建

作者：李国俊; 李宗春; 孙元超; 李伟; 黄志勇

来源：武汉大学学报(信息科学版), 2017, 42(01): 123-129.

DOI：10.13203/j.whugis20140513

• Delaunay细分
• 球面拟合
• 噪声点云
• 曲面重建

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。

• 单位
  信息工程大学地理空间信息学院