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An Evolutionary Optimization Method for Parameter Search in 3D Points Cloud Reconstruction

机译:3D点云重建参数搜索的进化优化方法

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摘要

Reconstruction of 3D laser scanned point clouds may generate a mesh characterized by a high number of triangles. Unfortunately, in Computer Aided Design environments neither a simple triangle reduction, nor decimation filters are feasible for mesh optimization, because of their intrinsic errors. In this paper we show how Genocop III can be effectively used to reconstruct a point cloud bounding the error under a certain threshold. Moreover, we define an optimized algorithm for evaluating the reconstruction error, that exploits AABB-trees and pre-computation and provides a useful metric to the genetic algorithm.
机译:3D激光扫描点云的重建可能产生具有大量三角形的网格。遗憾的是,在计算机辅助设计环境中,由于其内在错误,既不是简单的三角形减少,也不是对网格优化的可行性。在本文中,我们示出了如何有效地有效地使用Genocop III来重建误差在特定阈值下误差的点云。此外,我们定义了一种用于评估重建误差的优化算法,该算法利用AABB树和预计算,并为遗传算法提供有用的度量。

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