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针对带噪声的点云数据提出了一种基于贝叶斯(Bayesian)统计理论的曲面重建算法。算法的主要思想是在可能的重建概率空间上寻找最大后验概率。首先,分别计算测量过程数学模型和曲面先验概率模型;其次,通过共轭梯度优化算法确定每一个点的最大后验重建位置;最后,应用Surface Splatting算法绘制点模型。实验结果表明,该先验概率模型不仅能去除扫描点云数据的噪声,同时还能增强曲面的细节特征。和已有的研究工作相比,本算法能获得更好的重建结果。