利用Voronoi协方差矩阵重建隐式曲面

摘要：

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.

关键词：Voronoi协方差矩阵、离散外微分、概率测度、Delaunay细分、曲面重建

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41274014 National Natural Science Foundation of China 41274014

在线出版日期：2016-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：323-330