改进的Ball Pivoting算法：非均匀点云数据重建与优化

本文探讨了一种改进的Ball Pivoting算法，针对散乱点云数据的重建问题。Ball Pivoting算法原本是一种广泛应用于三维几何建模中的表面重建技术，其基本思想是通过从一个种子三角形出发，球体沿着三角形的一边旋转，直到球体触及下一个点，从而形成一个新的三角形。然而，该算法在处理不均匀分布的点云时存在缺陷，即在滚动过程中可能会出现遗漏某些点导致网格中的“洞”。 为了解决这一问题，研究人员提出了一种创新方法。首先，他们采用k-d树的数据结构来组织初始的点云数据，这显著提高了搜索效率，使得算法在寻找相邻点时更加迅速和准确。k-d树是一种空间分割数据结构，通过将数据按特定维度划分到多个子空间，减少了搜索范围，从而提高了算法的执行速度。 其次，引入了可变半径搜索策略，根据当前区域的密度动态调整球体的半径，这样无论点云数据如何分布，都能确保球体始终能接触至少一个点，避免了“洞”的产生。这种方法使得算法能够更好地适应非均匀点云的情况。 最后，对网格的拓扑结构进行了优化，以确保重建后的模型具有更好的连贯性和完整性。通过对算法的这些改进，作者展示了该方法相较于原Ball Pivoting算法在效率上有显著提升，并且能够生成更高质量的三角网格，这对于处理复杂、不规则的散乱点云数据具有重要意义。 关键词包括：Ball Pivoting三角化、三角网格、散乱点云数据以及k-d树。这篇研究论文发表于《系统仿真学报》2015年第10期，通过改进算法解决了点云数据重建过程中的关键问题，对于实际的3D模型重建和文化遗产数字化保护等领域具有重要的应用价值。