本文選題：三維重建　切入點：泊松算法　出處：《測繪科學》2017年04期

【摘要】：針對泊松表面重建算法在點云數(shù)據(jù)的網(wǎng)格化中仍不能有效滿足"細節(jié)保持與噪聲平滑"的平衡問題,該文提出了一種基于高斯濾波的改進泊松算法。通過將高斯濾波引入到點云數(shù)據(jù)等值面的向量場估計中,一方面實現(xiàn)了對點云拓撲結(jié)構(gòu)的更準確估計以及對點云噪聲的有效平滑;另一方面通過調(diào)節(jié)高斯濾波中的標準差參數(shù),實現(xiàn)了對點云模型網(wǎng)格化的細節(jié)保持與噪聲平滑的細微控制。以福州大學張孤梅雕像為實驗對象,圖像三維重建技術(shù)獲得的點云數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,利用改進的泊松算法進行點云網(wǎng)格化。結(jié)果表明,改進的泊松算法提高了網(wǎng)格模型的精確性與完整性,且在視覺上更好地逼近真實模型的細節(jié),驗證了改進算法的有效性。
[Abstract]:Poisson surface reconstruction algorithm can not effectively meet the balance problem of "detail keeping and noise smoothing" in the mesh of point cloud data. In this paper, an improved Poisson algorithm based on Gao Si filter is proposed.By introducing Gao Si filter into vector field estimation of point cloud data isosurface, on the one hand, more accurate estimation of point cloud topology and effective smoothing of point cloud noise are realized; on the other hand, standard deviation parameters in Gao Si filter are adjusted.The detail maintenance and noise smoothing of point cloud model are realized.The point cloud data obtained by 3D image reconstruction are used as the data source, and the improved Poisson algorithm is used to mesh the point cloud.The results show that the improved Poisson algorithm improves the accuracy and integrity of the mesh model, and approaches the details of the real model more visually, and verifies the effectiveness of the improved algorithm.
【作者單位】： 福州大學地理空間信息技術(shù)國家地方聯(lián)合工程研究中心/福建省空間信息工程研究中心;
【基金】：國家科技支撐計劃課題項目(2013BAH28F02)
【分類號】：TP301.6;TP391.41

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本文編號：1712513