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散乱点云表面重建技术的研究与开发.pdf
随着三维数据采集应用领域的不断扩大，来自超级计算机、地球
卫星、各类扫描仪、各类摄像系统等领域的数据都需要进行实时迅速
的处理。而随着计算机的运算速度、存储容量、显示技术以及网络功
能的不断强化，也使得直观地处理数据成为可能。表面重建技术就是
将以一定方式记录的三维信息加以整理，转化成计算机能识别的数
据，并在计算机中进行处理，将三维物体数据结构中蕴涵的几何信息
恢复成图形、图像显示出来，由此可以方便、快速地对物体进行定量
的分析、显示和处理等。
本文研究的散乱点云表面重建算法即是表面重建技术的一个分
支。这类算法通常可分为三类：基于距离场等值面抽取的表面重建算
法、基于三维Delaunay三角化的表面重建算法和基于局部区域增长的
重建算法。本文在深入研究了这三类算法的算法思想、计算流程和重
建结果，分析了它们的时间复杂度及各自的优缺点后，综合了各类算
法的特点提出了基于广度优先搜索的表面重建算法。
该算法将图的遍历算法中广度优先的搜索算法引入到散乱点云
表面重建领域，借助增量计算的思想，基于搜索算法状态不断扩展的
特点，渐进均匀的扩展重建整个物体表面。算法以初始三角面片初始
化搜索队列，以有向边为搜索元素。借助于八叉树空间划分和搜索约
束条件，并借用Delaunay三角化思想高速鲁棒地完成最优点评估及
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慵懒散乱慢 本文档属于精品文档、课件类技术资料，转载请联系作者
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