基于拉普拉斯算子的點云骨架提取.pdf

1、曲線骨架的提取在計算機圖形學(xué)和可視化領(lǐng)域的許多應(yīng)用中是一個比較基本的問題.曲線骨架是三維模型的一維表示.它廣泛地應(yīng)用在計算機動畫、虛擬導(dǎo)航、分割、形狀匹配等領(lǐng)域.現(xiàn)有的曲線骨架提取算法使用的三維模型大多是以離散體素或者網(wǎng)格曲面形式表示的，而直接在點云上提取其曲線骨架的文獻比較罕見. 本文中我們提出了一種有效且魯棒的點云骨架提取算法，首先我們在散亂點云上建立鄰域關(guān)系，進而構(gòu)建拉普拉斯矩陣.將點云上的所有頂點當作位置約束引入方程.通

2、過迭代地更新并且解離散拉普拉斯方程，將點云進行收縮，直到點云收縮到我們需要的程度.然后利用主成分分析方法將節(jié)點和分支區(qū)分開來分別進行聚類簡化，從而得到一些關(guān)鍵點.然后通過本文的連接手術(shù)連接這些關(guān)鍵點得到初步曲線骨架.最后建立圖，計算這個圖的最小生成樹，修復(fù)最小生成樹而得到最終的曲線骨架. 通常用三維掃描儀等點云獲取設(shè)備得到的點云帶有不同程度的噪聲.我們對曲面上的采樣點施加不同程度的高斯噪聲，然后利用我們的算法提取曲線骨架.實驗結(jié)