使用广度搜索的点云表面增量重建算法

"基于广度搜索的增量式点云表面重建 (2008年) - 上海交通大学学报" 这篇论文主要探讨了如何利用人工智能中的广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）算法来实现散乱点云数据的表面重建。在点云处理领域，表面重建是关键步骤，它旨在从不规则的点集数据中构建出连续的、光滑的表面模型。传统的点云重建方法可能存在效率低、结果质量不稳定等问题，而本文提出的方法则试图解决这些问题。 首先，论文引入了增量计算的思想，即通过逐步扩展的方式，逐渐构建整个物体的表面。这一方法的核心是使用BFS算法，以初始的三角面片作为搜索队列的起点。BFS的优势在于能够按照层次顺序均匀地探索所有可能的路径，从而确保重建过程的均匀性和完整性。 接着，算法以有向边作为搜索元素，这有助于控制表面的生长方向和避免重复的计算。同时，通过使用八叉树（Octree）进行空间划分，可以有效地减少搜索空间，提高搜索效率。八叉树是一种常用的三维空间数据结构，它能以分治策略对空间进行细化，便于快速定位和操作点云数据。 此外，该算法还具备一些特性：一是支持可视化并行计算，意味着可以在多个处理器或GPU上并行执行，提高计算速度；二是可以选择性填补空洞，即能够识别和修复点云数据中的缺失部分；三是重建结果与参数之间的耦合度较低，这意味着算法对输入参数的变化具有一定的鲁棒性，能够在不同条件下保持稳定的表现。 实验结果显示，该算法不仅运行高效、稳定，而且能够重构具有任意拓扑结构的二维流形三角形网格。这表明，无论点云数据的复杂程度如何，都能得到满意的重建效果。因此，该方法对于处理大规模、高复杂度的点云数据具有重要的实际应用价值，特别是在3D建模、虚拟现实、机器人导航等领域。 关键词：点云、表面重建、广度搜索、八叉树 这篇论文所属的分类号为TP216（电子技术及信息科学）和TM938.82（计算机图形学），文献标识码为A，表明它是一篇自然科学领域的学术论文。