线结构光扫描点云数据精简与三角网格剖分算法

"这篇论文详细探讨了线结构光扫描点云数据处理的技术，主要集中在数据精简和三角网格剖分方面。作者分析了线结构光扫描数据的特点，并提出了两种数据精简算法，一种是基于测量基面的数据精简，另一种是基于弦高-角度偏差准则的精简算法。此外，论文还介绍了Delaunay三角剖分优化准则，并讨论了Liang提出的相邻扫描线之间构建三角网格的方法。在此基础上，作者提出了一种改进的三角剖分算法，该算法确保了数据的Delaunay最优剖分。通过摩托车后视镜点云数据的实验，证明了这种方法的有效性和实用性。论文进一步强调了这些技术在逆向工程、曲面重构领域的应用，特别是在没有CAD设计数据时重建物体的能力。" 这篇2007年的学术论文属于自然科学类别，主要关注点云数据的处理，特别是对于线结构光扫描产生的点云数据。点云数据在曲面造型、数据可视化等应用中起到关键作用，尤其在逆向工程中，能够帮助在没有原始CAD模型的情况下重构物体表面。论文中提到的三种曲面重构方法——B样条/NURBS曲面重构、基于三角贝塞尔的重构以及多面体描述，都是当前领域内的主流技术。 数据精简在点云处理中至关重要，因为它可以减少数据量，提高处理速度，同时保持足够的几何精度。论文提出的弦高-角度偏差准则是一种考虑了数据点间距离和角度差异的数据精简策略，旨在优化数据集，降低冗余而不失精度。 Delaunay三角剖分是散乱数据处理中的常用工具，因为它能保证三角形内不存在其他数据点，提供了一种理想的三角网格生成方式。Liang的相邻扫描线之间构建三角网格的方法则优化了这一过程。论文的创新点在于提出了一种改进算法，不仅遵循Delaunay最优原则，还能适应线结构光扫描的特性，提高了算法的适用性和效率。 通过对摩托车后视镜点云数据的实验，作者验证了新算法在实际应用中的性能，证明了其有效性和可行性。这项工作对点云数据处理和曲面重构领域的理论研究和技术发展有着积极的贡献，同时也为相关领域的工程实践提供了有价值的参考。