基于点云数据的曲面重建算法比较研究

针对现有的多种点云数据曲面重建算法,从曲面重建的网格曲面、隐式曲面、参数曲面三种不同重建方式入手,比较了四种算法针对不同目标物重建的优劣,并给出相应的精度评价。实验结果表明:基于NURBS参数曲面重建的方式最佳,基于贪婪投影三角化网格曲面重建的方式其次,基于移动立方体与基于泊松方程隐式曲面重建方式的时间复杂度与空间复杂度较大,且重建后的点云模型误差也较大。     

点云数据多种滤波方式组合优化研究

LIDAR获取地物的三维点云数据已成当下的主要方式。针对不同尺度下三维点云数据的噪声滤波顺序问题,提出一种基于PCL不同尺度下最优顺序组合的点云滤波去噪方法,即在对获取的室外三维图书馆模型源数据和室内桌子实体模型源数据预处理的基础上,集成双边滤波、高斯滤波、几何滤波三种滤波方式的优势来实现两种不同类型数据的滤波处理。通过实验给出了两种不同数据类型下最优组合顺序滤波的参数。实验结果表明,本研究中的组合滤波方法具有较好的鲁棒性和保特征性,可为建筑三维点云数据的滤波提供一定的参考。