[发明专利]一种基于散乱点云特征的网格重建方法

权利要求书

1.一种基于散乱点云特征的网格重建方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)获取点云的高斯权图拉普拉斯算子，根据算子模长大小，从点云中提取备选种子点；

(2)基于所提取的备选种子点，从点云中提取种子点，并由种子点构造出特征线和种子三角面片；

(3)根据点云的局部平坦信息，从特征线和种子三角面片中选择活动边；

(4)从候选点区域选择最佳点与活动边组成新面片，经过拓扑正确性检查，然后加入到网格中，迭代后构建出二维流形网格。

2.根据权利要求1所述的基于散乱点云特征的网格重建方法，其特征在于：所述步骤(1)中提取备选种子点的具体过程为：

在三维扫描仪扫描所得散乱点集P＝{p_i|i＝1,…,n}中，若点集P中某一点到其中任意一点P_i的欧式距离小于半径r，则该点为P_i的邻近点，P_i所有邻近点集合用N(P_i)表示；然后计算点集P中每个点的图拉普拉斯算子L_n,t；

点集P上的坐标函数为F→=XYZ,]]>作用于点p_i∈P，有X(p_i)＝p_i.x，Y(p_i)＝p_i.y，Z(p_i)＝p_i.z，其中为一组n×3维向量，将图拉普拉斯算子L_n,t作用于得一组新的向量其中表示的第i个向量，即L_n,t作用于p_i∈P后生成的向量，该即表示向量的模长，其中模长大于指定阈值的点即为备选种子点。

3.根据权利要求2所述的基于散乱点云特征的网格重建方法，其特征在于：所述阈值根据采样带宽而定，而采样带宽为扫描仪物理参数，若采样带宽为t,则阈值取值为