树状分层黎曼图约束的大规模点云法向传播算法

"树状分层黎曼图约束的点云法向传播方法" 在计算机图形学和三维重建领域，点云数据的处理是一项基础且重要的任务。点云法向是描述点云表面方向的关键参数，它对于理解物体表面特征、进行几何建模以及后续的表面分析至关重要。传统的点云法向传播方法在处理大规模数据时，往往面临计算效率低和内存消耗大的问题。针对这一挑战，一种基于树状分层黎曼图的点云法向传播方法被提出。 该方法首先对原始点云数据进行子集递归划分，通过选取具有代表性的核心点集来控制递归深度，以此构建一个树状多分辨率模型。这样的模型能够以层次结构的形式表示点云，使得在不同分辨率下都能对点云进行有效的处理。在构建的多层黎曼图中，每一层代表了点云的一个分辨率级别，非叶节点对应的子集用于构建下一层的黎曼图。 在多层黎曼图的构建过程中，采用先序遍历策略，从最高层（即最粗分辨率）开始，将样点法向的一致性向下逐层传递。在每个黎曼图单元内，应用最小生成树算法，该算法可以有效地解决样点间连接的问题，以最小化边权和的方式确保样点法向的一致性传播。这种方法能够有效地减少计算复杂性和内存占用，同时保持在复杂特征区域传播法向的准确性。 实验结果显示，对于大规模点云数据，该方法在计算效率和内存利用率上有显著提升。尤其在处理具有复杂几何特征的点云时，其法向传播的精度得到了保证。因此，该方法在大规模点云处理、三维重建、计算机视觉以及成像系统等领域具有广泛的应用潜力。 关键词：成像系统；法向传播；多层黎曼图；法向估计；多分辨率模型；海量点云 此研究不仅提供了一种优化的点云处理技术，还为未来处理大规模点云数据的算法设计提供了新的思路，有助于进一步提升点云处理的效率和精度，推动相关领域的技术发展。