立方格散乱点云曲面网格化：一种新方法

"该文章是2014年发表在《北京大学学报(自然科学版)》上的一篇自然科学论文，作者提出了一种基于立方格的散乱点云曲面网格化新方法，旨在解决拓扑变化复杂的散乱点云景物建模问题。" 在点云处理领域，散乱点云数据是一种常见的数据表示形式，它由大量的三维坐标点组成，这些点通常代表物体表面的采样点。然而，直接操作点云数据往往复杂且效率低下，因此需要将点云转换成更便于处理的网格结构，如三角网格。传统的网格化方法如Marching Cube（行进立方体）是常用的技术，但它需要处理等值曲面和判断立方体8个顶点的符号，过程相对复杂。 本文提出的基于立方格的网格化方法简化了这一过程。首先，它将空间划分为一系列小立方格，并对每个立方格计算其是否位于物体表面的概率或可信度。这一步可能涉及到对点云数据的统计分析，如点密度、局部几何特性等。接着，只选择那些可信度较高的立方格进行重采样，这有助于减少不必要的计算和提高网格的质量。最后，根据这些立方格之间的空间邻接关系，连接重采样得到的点，形成三角网格。这种方法的一大优势在于它无需处理等值曲面，也不必计算立方体顶点的符号，而是通过检测法向量的一致性来区分物体的内外表面，简化了算法流程。 实验结果证明，该方法在处理拓扑结构复杂、变化多端的散乱点云时表现出良好的性能和效果。这使得该方法对于实际应用，如三维建模、计算机图形学、逆向工程等领域具有重要的价值。通过采用这种方法，可以有效地将散乱的点云数据转化为结构化的网格模型，进而进行更进一步的分析和处理，例如渲染、动画制作、形状分析等。 关键词：曲面网格化，散乱点云，基于立方格，穿越可信度，拓扑变化 这篇论文贡献了一种创新的点云处理技术，提高了散乱点云数据向网格模型转换的效率和准确性，特别是在面对复杂几何形状时，这种方法展现出了显著的优势。这对于点云处理和三维建模领域的研究和实践具有重要意义。