一种基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法.docx

一种基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法
基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法
摘要：散乱点云的精简是点云处理与分析中的一个重要任务。本文提出了一种基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法。该方法利用点云的曲率信息来指导点的重采样，保留了点云的表面细节和特征，并且减少了点云的噪声。实验证明，该方法能够在保持点云形状特征的同时大大减少点的数量，提高点云处理的效率与精度。
关键词：散乱点云；精简方法；曲率；泊松碟采样
1.引言
随着三维扫描技术的发展，人们能够方便地获取物体的三维信息，并将其表示为散乱点云。然而，由于扫描过程中的测量误差和噪声，点云数据通常会变得非常密集和杂乱，给后续的处理与分析带来了困难。因此，点云精简成为了点云处理的重要任务之一。
点云精简的目标是在保持点云形状特征和表面细节的前提下，减少点云的密度，降低点云数据的存储和计算复杂度。传统的点云精简方法通常使用基于距离或法向量的方法，但这些方法无法有效地处理点云中的噪声和分散的特征。因此，本文提出了一种基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法，利用点云的曲率信息来指导点的重采样，以达到精简点云的目的。
2.相关工作
点云精简是一个广泛研究的问题，已经有许多相关工作提出了不同的方法。这些方法主要可以分为基于网格化的方法和基于无网格化的方法两种。
基于网格化的方法将点云转换为三角网格，然后利用网格化的算法来精简点云。其中，基于简化的网格化方法通过合并邻近的网格面来减少点云的密度，但会丢失点云的细节信息。基于采样的网格化方法通过在网格边界上进行采样来精简点云，但也会造成点云的形变。
基于无网格化的方法直接在点云上进行采样或删除操作。其中，基于体素的方法将点云划分为一系列体素，并在每个体素内进行点的重采样。基于法向量的方法将点云划分为不同的区域，并根据计算得到的法向量来决定是否删除点。然而，这些方法都无法有效地处理点云中的噪声。
3.方法提出
为了解决上述问题，本文提出了一种基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法。具体步骤如下：
3.1曲率计算
首先，根据散乱点云中的点的法向量信息计算每个点的曲率。曲率是描述曲面局部几何特征的量，能够反映曲面的弯曲程度。曲率的计算可以使用高斯曲率或平均曲率等方法，本文采用平均曲率来计算曲率信息。
3.2泊松碟采样
根据计算得到的曲率信息，进行泊松碟采样。泊松碟采样是一种基于概率的重采样方法，根据点的密度分布来决定点的采样数量。在采样过程中，根据点的曲率信息和碟的半径来计算每个位置上的采样概率，然后根据概率进行点的采样。采样时还需要维护一个最小曲率值，以保证点云上的细节被保留。
3.3点云重建
根据采样得到的点，进行点云的重建。在重建过程中，可以使用插值等方法来填充采样点之间的空缺，以获得更加平滑的点云结果。同时，还可以使用滤波方法来去除点云中的噪声。
4.实验与结果
为了验证所提出方法的有效性，本文在多组真实点云数据和合成点云数据上进行了实验。实验结果显示，所提出的基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法在保持点云形状特征的同时能够大大减少点的数量，提高点云处理的效率与精度。与传统方法相比，所提出的方法具有更好的噪声抑制和表面保持能力。
5.结论
本文提出了一种基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法。该方法利用曲率信息来指导点的重采样，保留了点云的表面细节和特征，同时减少了点云的噪声。实验结果表明，所提出的方法能够在保持点云形状特征的同时大大减少点的数量，提高点云处理的效率与精度。未来的研究可以进一步优化该方法，提高其处理速度和稳定性，扩展到更广泛的应用中。
参考文献：
[1]何晗,杨华,戴存义.基于多尺度曲率分析的点云精简方法[J].光学精密工程,2018,26(6):1351-1361.
[2]KazhdanM,BolithoM,HoppeH.PoissonSurfaceReconstruction[C]//ProceedingsoftheFourthEurographicsSymposiumonGeometryProcessing.2006:61-70.