點云數據三維重建研究.pdf

1、隨著點云數據三維重建技術在工程、科學和藝術等領域的應用越來越廣泛，尋找低計算復雜度和高網格質量的三角剖分算法成為計算幾何、反求工程、曲面重構、計算機圖形學等領域的研究熱點。本文主要研究了點云數據三維重建技術。
　　 本文的研究對象是點云數據三維重建方法，目的是尋找一種以低計算復雜度重建高質量三維網格的重建算法。
　　 本文詳細研究和分析了現有的各種點云重建算法，在總結和分析了這些重建算法之后選定區(qū)域增長法作為本文的重建算

2、法。本文分析了區(qū)域增長法重建網格的算法流程，針對該算法的每個流程步驟和點云數據本身的特點進行算法改進。
　　 首先，點云數據本身規(guī)模大、點與點之間沒有直接聯(lián)系，對點云數據的處理和拓撲關系的建立依賴于點的鄰域間的關系。建立點云數據間的拓撲關系需要涉及大量點的查詢和更新操作，因此本文采用八叉樹結構存儲點云。八叉樹結構是將點云數據所在空間做柵格劃分得到的，點云數據散落在每個柵格中，每個柵格對應于一個葉子節(jié)點，八叉樹的葉子節(jié)點中存儲點云

3、數據。本文提出了一種在八叉樹中確定點的不同范圍的鄰域的方法。
　　 其次，本文研究了現有的區(qū)域增長法中確立種子三角形的方法，提出了一種在平坦區(qū)域內尋找種子三角形的方法。
　　 再次，針對現有文獻中對區(qū)域增長法中新三角形的確定原則。本文總結了確定最佳三角形的幾個關鍵的準則，并將這些準則設計成一個評價函數，利用這個評價函數判斷前沿邊鄰域內不同點加入網格中形成新三角形的優(yōu)劣程度，以選擇最佳點構成新三角形。
　　 最后，