序列图像三维重构中点云精简算法的研究与改进

摘要

点云精简是基于图像的三维重建过程中的一个关键步骤,精简后点云的数量和分布质量将直接决定重建的效率.针对传统方法易在平缓区出现孔洞和无法保证均衡分布的缺点,在保留传统精简方法精简后点云依据曲率自适应分布特点的基础上,给出了一种改进的点云分类精简算法.首先对点云进行小栅格包围盒精简,可初步简化点云并方便点云的特征计算,然后通过点的法向夹角系数和弯曲度进行点云分类并分别采样,最后给出了一种简易的方法来进行精简效果的评估.实验结果表明,该方法能较好保留点云几何特征,克服传统方法的缺点.