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提出了一种基于误差驱动的逐次迭代逼近的大规模3D散乱数据的重建算法。首先对点云数据进行重采样,采用归一化的CSRBF作为插值基函数。其次对重采样后少量的点数据进行插值。再次对未参加插值的点带入隐函数方程,计算误差。对误差超过一定阈值的点进行重采样,加入原采样点集合,重新进行插值。这样多次迭代以后便可以用最少的点来插值原来的点云模型。实验结果表明,该算法具有更高的鲁棒性和更高的效率。