点云处理实操 基于多项式重构的平滑和法线估计

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分类专栏： PCL点云处理 文章标签： 算法
于 2024-07-07 13:57:10 首次发布
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基于多项式重构的平滑和法线估计

一、什么是移动最小二乘法（Moving Least Squares, MLS）

二、算法原理

三、算法应用

四、PCL代码实践

基于多项式重构的平滑和法线估计

原文地址：Smoothing and normal estimation based on polynomial reconstruction — Point Cloud Library 0.0 documentation (pcl.readthedocs.io)

使用统计分析很难消除某些数据不规则性（由较小的距离测量误差引起）。要创建完整的模型，必须考虑光滑的表面以及数据中的遮挡。在无法获取其他扫描的情况下，一种解决方案是使用重采样算法，该算法尝试通过周围数据点之间的高阶多项式插值

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PCL学习：基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建
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一. 基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建 本小节介绍基于移动最小二乘法（MLS）的法线估计、点云平滑和数据重采样。有时，测量较小的对象时会产生一些误差，这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话会使重建的曲面不光滑或者有漏洞。这些不规则很难用统计分析消除，所以为了建立完整的模型必须对表面进行平滑处理和漏洞修复。在不能进行额外扫描的情况下，我们可以通过对数据重采样来解决这一问题，重采样...
【点云surface】基于多项式重建的平滑和法线估计
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基于多项式重建的平滑和法线估计（Smoothing and normal estimation based on polynomial reconstruction）是一种常用的点云处理方法，用于平滑点云数据并估计每个点的法线信息。该方法基于Moving Least Squares（MLS）算法，通过拟合每个点的邻域数据来进行平滑处理。在平滑过程中，使用多项式函数来逼近邻域内的点，然后通过对多项式函数求导来估计每个点的法线。具体步骤如下：​。
PCL：基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建
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王晓辉, 吴禄慎, 陈华伟, 胡赟, 石雅莹. . 基于区域聚类分割的点云特征线提取. 光学学报, 2018, 38(11): 1110001-。Wang Xiaohui, Wu Lushen, Chen Huawei, Hu Yun, Shi Yaying. . Feature Line Extraction from a Point Cloud Based on Region Cluster...
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返回 >>>>>> PCL-3D点云总目录 曲面重建技术在逆向工程、数据可视化、机器视觉、虚拟现实、医疗技术等领域中得到了广泛的应用 。 例如，在汽车、航空等工业领域中，复杂外形产品的设计仍需要根据手工模型，采用逆向工程的手段建立产品的数字化模型，根据测量数据建立人体以及骨骼和器官的计算机模型，在医学、定制生产等方面都有重要意义 。 除了上述传统的行业，随着新兴的廉价 RGBD 获取设备在数字娱乐行业的病毒式扩展，使得更多人开始使用点云来处理对象并进行工程应用 。 根据重
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一、简介 在测量较小的对象时会产生以西而误差，这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来进行曲面重建的话会使重建的曲面不光滑或者而有漏洞。这些不规则很难用统计分析消除，所以为了建立完整的模型必须对表面进行平滑处理和漏洞修复。在不能进行额外扫描的情况下，可以通过对数据重采样来解决这一问题，重采样算法通过对周围数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分。此外，由多个扫描点扫描结果配准后得到的数据直接拿来曲面重建的话会产生“双墙”等人造伪数据，即某块区域会出现重叠的两个曲面。重采样算法也可以对这个问题进行..
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【原文：http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=106】 本小节介绍基于移动最小二乘法（MLS）的法线估计、点云平滑和数据重采样。有时，测量较小的对象时会产生一些误差，这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话会使重建的曲面不光滑或者有漏洞。这些不规则很难用统计分析消除，所以为了建立完整的模型必须对表面进行平滑处理和漏洞修
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