PclSharp--泊松曲面重建

最新推荐文章于 2024-09-29 09:55:55 发布

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#算法 #c#

本文介绍了Poisson重建技术，步骤包括构建八叉树、设置函数空间、创建向量场、求解泊松方程和提取等值面。展示了C# PCLSharp库中的实现过程，从点云法向量计算到网格重构的详细步骤。

1、Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法。Possion重建的输入是点云及其法向量，输出是三维网格。Poisson有公开的源代码，PCL中也有Poisson的实现。

表面重建流程：

①、构建八叉树：采用的是自适应的空间网格划分的方法（根据点云的密度调整网格的深度），根据采样点集的位置定义八叉树，然后细分八叉树使每个采样点都落在深度为D的叶节点；
②、设置函数空间：对八叉树的每个节点设置空间函数 F，所有节点函数 F 的线性和可以表示向量场 V，基函数F采用了盒滤波的n维卷积；
③、创建向量场：均匀采样的情况下，假设划分的块是常量，通过向量场 V 逼近指示函数的梯度。采用三次条样插值（三线插值）；
④、求解泊松方程：方程的解采用拉普拉斯矩阵迭代求出；
⑥、提取等值面：为得到重构表面，需要选择阈值获得等值面；先估计采样点的位置，然后用其平均值进行等值面提取，然后用 Marching Cubes（移动立方体）算法得到等值面。

2、源码：

using PclSharp;
using PclSharp.Features;
using PclSharp.Helpers;
using PclSharp.IO;
using PclSharp.Search;
using PclSharp.Struct;
using PclSharp.Surface;
using System;

namespace PclSharpTest
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine($"C#--PclSharp算法库测试：");

//读取点云数据
var cloud = new PointCloudOfXYZ();
using (var re