基于点云增强优化的泊松重建算法

为了提高大规模散乱点云的重建精度和效率,针对泊松算法在实际工程应用过程中产生的数据空白现象以及不能很好地捕捉重建表面局部细节的缺陷提出了改进。通过对采样点中的异常点进行详细分析,根据分析结果进行相应的降噪后处理,利用双三次样条插值方程拟合曲面,能够很好地修复孔洞,解决点云模型全局偏移的问题,形成新的采样点,采用最小二乘法精确计算并调整了点云数据法向量;实验解决了传统算法重建的面片质量问题,使重建出的表面细节更加显著。实验结果表明,该方法具有良好的适用性,具有较高的重建效率和精度。