基于区域平滑与算法优化的三维点云数据重构研究

本篇硕士学位论文深入研究了三维测量点云数据的重构方法，特别是在点云处理的关键环节上。首先，针对点云去噪平滑问题，传统的高斯滤波和中值滤波在处理复杂分布的数据时可能导致点云位置失真。为了改善这一点，作者创新性地提出了一种分区域平滑策略，根据点云的分布特点将其划分为不同的区域，分别采用适合的平滑方法，从而实现了更精确的平滑效果。 在点云精简阶段，论文重点考察了给定点间距离法、弦高偏差法和角度弦高法三种技术。作者利用Matlab实现这些算法，并通过大量实验对比分析，确定了每种方法在简度（即减少冗余点的数量）、精度（保持几何形状的准确性）和速度（处理效率）方面的表现。这一研究为优化点云处理流程提供了实用的参数设置准则和适用场景指南。 在点云重构环节，作者回顾了现有方法后，选择了Delaunay三角剖分法作为主要重构手段。这种方法通过平面投影将三维空间的问题转化为二维问题，有效地减少了自相交三角形的产生，并且生成的三角网格遵循了几何规则。实验结果显示，使用这种方法重构的点云能够准确地再现被测物体的原始形状，呈现出良好的视觉效果。 论文的关键词包括“点云数据”、“去噪平滑”、“精简”和“重构”，这些都是研究的核心技术要素，强调了在数字化设计和制造领域，对三维测量点云数据处理和重构的高效、准确和创新的重要性。通过这篇论文，作者为三维数据处理领域的进一步发展提供了有价值的技术贡献。