改进的点云数据三维重建算法 
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Improved Three-Dimensional Reconstruction Algorithm for Point Cloud Data
1 上海工程技术大学机械与汽车工程学院, 上海 201620
2 上海司南卫星导航技术股份有限公司, 上海 201801
图 & 表
图 1. 点云重建过程
Fig. 1. Point cloud reconstruction process
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图 2. 统计滤波器实现过程
Fig. 2. Implementation process of statistical filter
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图 3. 点云状态划分及区域增长图
Fig. 3. Point cloud state division and regional growth diagram
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图 4. 区域增长伪代码
Fig. 4. Zone growth pseudocode
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图 5. 三种算法时间复杂度分析
Fig. 5. Analysis on time complexities of three algorithms
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图 6. 基于三种算法的dragon重建。(a)基于本文算法;(b)基于Delaunay算法;(c)基于泊松算法
Fig. 6. Dragon reconstruction based on three algorithms. (a) Based on proposed algorithm; (b) based on Delaunay algorithm; (c) based on Poisson algorithm
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图 7. Bunny点云集重建
Fig. 7. Bunny point cluster reconstruction
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图 8. Horse点云集重建
Fig. 8. Horse point cluster reconstruction
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图 9. Construction点云集重建
Fig. 9. Construction point cluster reconstruction
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图 10. Table点云集重建
Fig. 10. Table point cluster reconstruction
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表 1不同点云去噪前后的点云数量对比
Table1. Comparison of number of point clouds before and after denoising of different point clouds
| Point cloud | Bunny | Horse | Construction | Dragon | Table |
|---|
| Original point cloud | 35947 | 48458 | 93039 | 437645 | 460400 | | Point cloud after denoising | 31018 | 41977 | 81512 | 376584 | 451410 |
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表 2不同点云重建耗时对比
Table2. Comparison of reconstruction time of different point cloudss
| Algorithm | Bunny | Horse | Construction | Dragon | Table |
|---|
| Poisson algorithm | 26 | 51 | 118 | 739 | 1027 | | Delaunay algorithm | 1.9 | 2.5 | 5.9 | 19.5 | 20.4 | | Proposed algorithm | 5.2 | 6.7 | 14.3 | 71.1 | 61.5 |
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庞正雅, 周志峰, 王立端, 叶珏磊. 改进的点云数据三维重建算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(2): 021102. Pang Zhengya, Zhou Zhifeng, Wang Liduan, Ye Juelei. Improved Three-Dimensional Reconstruction Algorithm for Point Cloud Data[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(2): 021102.
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