改进的点云精简算法在序列图像三维重构中的应用

"2016, 52 （8） ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用 1 引言 在基于图像的三维重构技术中，通过一系列序列图像捕获目标物体的表面三维点云，以构建物体在计算机上的虚拟三维表示。为了确保重构的精确性和丰富性，研究者通常结合“初始匹配+准稠密匹配”以及各种特征提取算法来获取大量且均匀的三维点数据。然而，这样的点云数据量庞大，直接用于后续的三角网格构造不仅处理复杂，还会占用大量内存资源。因此，对点云进行有效的精简和重采样，以减少点的数量同时保留关键的几何特征，显得至关重要。 点云精简算法主要有两种策略：一是先构网后精简，二是直接点云精简。前者的计算成本较高，故学术界更倾向于采用后者。本文重点关注的是直接点云精简方法在序列图像三维重构中的研究与改进。 传统的点云精简方法可能存在两个主要问题：在平滑区域容易产生孔洞，以及难以保持点云的均衡分布。为解决这些问题，本研究提出了一种改进的点云分类精简算法。首先，通过小栅格包围盒技术对原始点云进行初步精简，这一操作有助于降低计算复杂性，并便于后续特征的计算。接着，利用点的法向夹角系数和弯曲度对点云进行分类，不同类别的点采用不同的采样策略，确保重要特征点的保留。最后，设计了一种简单的评估方法来量化精简效果，以验证算法的有效性。 实验结果显示，该改进算法能够有效地保留点云的几何特性，避免了传统方法可能出现的孔洞和分布不均的问题。这种方法优化了点云的分布，提高了重构效率，同时减少了计算资源的消耗。因此，对于序列图像三维重构的应用场景，该算法具有较高的实用价值和理论意义。 总结来说，这篇论文研究了点云精简在三维重构中的重要性，针对现有方法的不足，提出了一种基于点云分类和特征计算的精简策略。通过实际应用和比较，证明了改进算法的优越性能，为点云处理和三维重构领域的研究提供了新的思路和工具。"