一种面向三维点集的快速表面重构算法

摘要

在对目前比较流行的空间三角化算法进行对比研究的基础上,对Hugues Hoppe提出的算法进行了改进,即借鉴Marching Cubes算法的基本思想,首先通过自动选取适当的参数,用包围盒方法将三维散乱点划分为数据区域;然后求取点的切平面及法向,同时采用广度优先算法遍历数据点来调整法向和快速地求取Marching Cubes的等势函数;最后用基于查表法的Marching Cubes来输出三角面片,即得到表面模型.实验结果表明,改进后的算法效率有较大的提高.新算法不仅适用于表面三维散乱点数据,也可以对体数据进行重构,具有一定的通用性.