无组织点云数据的快速自修复区域生长表面重构算法
本文提出了一种快速的基于自修复投影的曲面重构方法。该算法利用区域增长原理对封闭和自由形式的数据集进行算法,根据参考点及其邻域的状态和位置在它们之间生成三角形。切线平面。 在这项工作中,首先概述了网格划分和相关概念的整个框架,然后针对点的状态和位置,概述了七种不同情况下的三角剖分过程,并提出了相应的三角剖分细节。 为了消除从三角剖分过程中可能丢失的三角形,开发了一种数据结构单边索引表(SEIT),以跟踪生成的三角形网格的所有边界,并随着三角形的形成而动态更新。 三角剖分后,在SEIT上快速遍历深度以检测重构网格中的所有局部Kong,然后执行Kong填充过程以擦除预定义尺寸内的Kong。 实验证明,该算法可以为封闭形和自由形的点云重构更好的网格,并具有较高的效率。
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经典的兔子点云数据txt和pcd格式
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