动态栅格点云精简：一种新方法

"该文提出了一种基于空间栅格动态划分的点云精简方法，旨在解决高密度或含噪点云微分信息计算偏差导致的精简效果不佳问题。通过空间栅格初划分，使用随机采样一致性算法去除干扰点，再利用最小二乘法进行平面拟合和平整度评估，动态调整栅格大小以优化特征保持。小栅格内应用高斯函数减少远距离点的影响，结合曲面变化度和法向量夹角信息识别并保留特征点。大栅格则按栅格间距采样。实验表明，这种方法能有效保持模型细节，避免孔洞生成，且在不同噪声水平下，其精简误差较小，性能稳定。" 点云精简是三维重建和计算机视觉中的关键步骤，目的是减少数据量的同时保持模型的主要特征。传统的特征保持点云精简方法依赖于所有点云的微分信息计算，但在处理高密度或噪声较大的点云时，这种计算可能会导致偏差，进而影响精简质量。 该文章提出的空间栅格动态划分方法创新性地解决了这个问题。首先，将模型空间划分为初步的栅格结构，接着使用随机采样一致性（RANSAC）算法来识别并剔除栅格内的噪声点或异常值。随后，对剩下的点应用最小二乘平面拟合，计算每个栅格的平整度，以此判断是否需要进一步细分栅格。平整度高的区域被归并到大间距的栅格中，而特征丰富的区域则被划入更小的栅格，以便更好地保留特征。 对于小栅格内的点，引入高斯函数来降低远处点对特征识别的贡献，这样可以减小远距离点的干扰，更加准确地识别局部特征。同时，结合曲面的变化度和邻域法向量夹角信息，能够更精确地挑选出特征点进行保留。对于大栅格，根据栅格的大小采用不同的采样率，以平衡点的数量和模型细节的保留。 实验结果显示，与随机采样法、栅格法和曲率精简法相比，该方法在保持模型细微特征方面表现出色，避免了孔洞的生成，而且在噪声增强的环境下，其精简误差相对较小且变化平稳。例如，在35 dB噪声下，平均偏差仅为随机采样法和栅格法的一半，曲率精简法的五分之二，显示了该方法的鲁棒性和精度优势。 这种方法对于处理高密度或噪声环境下的点云数据具有很高的实用价值，尤其是在机器视觉、三维光学测量和逆向工程等领域，能有效提高点云处理的效率和质量。通过空间栅格动态划分和特征点智能识别，它为点云数据的高效存储和处理提供了一种新的策略。