一种基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法

针对散乱点云密度大、重建效率低等问题,提出一种基于曲率泊松碟采样的散乱点云精简方法。首先建立点云的邻接关系来计算点云的曲率特征,由此划分平坦区域和特征区域,然后格网化点云,在平坦区域对最靠近重心的点进行采样,在特征区域对曲率分级并进行泊松碟采样。本文利用另外3种不同的点云精简方法与本文方法进行对比试验。试验结果表明,本文方法能在平坦区域均匀精简点云的同时,最大化地保留曲率较大区域的点,很好地保留了点云的细节特征,并且有较高的精简精度。