【摘 要】
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目的 针对含少量离群点的噪声点云,提出了一种Voronoi协方差矩阵的曲面重建方法.方法 以隐函数梯度在Voronoi协方差矩阵形成的张量场内的投影最大化为目标,构建隐函数微分方
【机 构】
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信息工程大学地理空间信息学院,卫星导航定位总站,中国人民解放军68310部队
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目的 针对含少量离群点的噪声点云,提出了一种Voronoi协方差矩阵的曲面重建方法.方法 以隐函数梯度在Voronoi协方差矩阵形成的张量场内的投影最大化为目标,构建隐函数微分方程,采用离散外微分形式求解连续微分方程,从而将曲面重建问题转化为广义特征值求解问题.在点云空间离散化过程中,附加最短边约束条件,避免了局部空间过度剖分.并引入概率测度理论定义曲面窄带,提高了算法抵抗离群点能力,通过精细剖分曲面窄带,提高了曲面重建精度.结果 实验结果表明,该算法可以抵抗噪声点和离群点的影响,可以生成不同分辨率的曲面.通过调整拟合参数,可以区分曲面的不同部分.结论 提出了一种新的隐式曲面重建方法,无需点云法向、稳健性较强,生成的三角面纵横比好.
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