SfM点云重建的高效三角网格化算法

"一种基于SfM重建点云的三角网格化算法.pdf" 本文提出了一种针对Structure from Motion (SfM)重建点云的三角网格化算法，旨在解决曲面建模的问题。SfM是一种利用多视图几何技术从一系列照片中恢复3D场景的方法，生成的点云数据集虽然包含了丰富的空间信息，但直接用于3D建模往往不够直观和高效。传统的Poisson曲面重建方法可能在复杂场景下计算量大，效率较低。 该文的核心贡献在于通过以下几点改进提高了网格化的稳定性和效率： 1. **k近邻影响域**：定义了k近邻影响域，以增强拓扑稳定性。在构建三角网格时，考虑每个点与其最近的k个邻居，这样可以确保在连接点时保持局部结构的连续性，减少不规则形状和错误连接的发生。 2. **二叉排序树**：引入二叉排序树来高效地组织候选三角片。这种数据结构允许快速查找和插入操作，从而在大规模点云数据中有效地筛选出合适的三角片，减少了计算复杂度。 3. **无向环搜索策略**：利用无向环搜索策略来检测和填补点云中的孔洞。这种方法可以系统地遍历网格边缘，寻找未封闭的区域，以形成连贯的表面，确保了最终三角网格的完整性。 实验结果显示，与Poisson曲面重建方法相比，该算法在保持高重建精度的同时，显著提升了计算效率。这对于3D曲面重建和模型的表现性能具有重要意义，尤其是在处理大量数据时，能有效缩短处理时间，提高工作效率。 该研究得到了国家“863”计划、国家自然科学基金和新世纪优秀人才支持计划的资助，由陈庭旺和王庆两位研究人员完成。他们分别在图像处理、计算机视觉以及模式识别领域有着深入的研究背景。 关键词：三角网格化、区域增长、k近邻、影响域、二叉排序树、无向环搜索 这篇论文详细探讨了如何通过创新算法优化SfM点云的网格化过程，对于3D重建领域的研究者和实践者来说，提供了有价值的参考和实践工具。