【摘 要】
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对现实世界中的植物模型进行真实准确的重建一直是计算机图形学的一个重要目标。基于激光扫描仪提供的深度图像的树木重建近年得到越来越多的关注。当扫描距离过远或者扫描精度较低的情况下深度图像带有较大的噪声,这给重建带来了很大的困难。本文提出了一种针对高噪声深度图像的树木自动重建技术,本算法以主曲率分析为基础,首先通过二次曲面拟合计算各个点对应的主曲率方向,之后利用各个点云与周围点云的主曲率相似度将噪声点云
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对现实世界中的植物模型进行真实准确的重建一直是计算机图形学的一个重要目标。基于激光扫描仪提供的深度图像的树木重建近年得到越来越多的关注。当扫描距离过远或者扫描精度较低的情况下深度图像带有较大的噪声,这给重建带来了很大的困难。本文提出了一种针对高噪声深度图像的树木自动重建技术,本算法以主曲率分析为基础,首先通过二次曲面拟合计算各个点对应的主曲率方向,之后利用各个点云与周围点云的主曲率相似度将噪声点云去除,利用点云分割技术将属于不同树枝的点云初步分离,最后从分割数据中提取树枝的骨架点以及半径,完成重建。
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