自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法

三维空间中的法向量估计在计算机视觉和表面重建等研究领域中具有重要的意义,基于局部表面拟合的方法是基于点云数据的经典估计方法。为了增强该方法对于不同局部邻域细节尺度的适应性以得到更准确的估计结果,提出了一种基于自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法。该方法通过分析三维空间点的邻域点在点的梯度上投影来估计点云中各点的邻域分布情况;最后根据不同的分布情况选择不同的邻域大小,根据该邻域范围内的点拟合出的平面求解得到各点的法向矢量。实验结果表明:该方法能够克服邻域半径选择过大或者过小的情况,有效地提高基于局部表面拟合法向矢量求解的正确性。