PCL 滤波采样——MLS平滑

Posted 2022-09-19 J-A

文章目录

• • • • 一、应用背景
      • 二、实现过程
      • 三、主要函数及代码实现
      • • 1、主要函数
        • 2、核心代码
        • 3、效果实现
      • 四、参考文献

一、应用背景

有时，测量较小的对象时会产生一些误差，这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话，会使重建的曲面不光滑或者有漏洞。而且，这些不规则的缺陷很难用统计分析的方法进行消除，所以为了建立完整并且可用的点云模型，必须对表面进行平滑处理和漏洞修复。

在不能进行额外扫描的情况下（也就是仅依靠已有数据的情况下），可以通过对数据进行重采样来解决这一个问题。重采样的算法通过对周围数据点进行高阶多项式的插值来重建表面缺少的部分。（主要功能是平滑表面，重建不光滑和漏洞，以便后边查找法向正常）

除此之外，多个扫描点的扫描结果配准后得到的数据直接拿来进行曲面重建会产生**“双墙”等人造伪数据，即某块区域会出现重叠的两个曲面**，使用重采样的方法同样可以处理这个问题。