基于误差驱动与CSRBF的点云重建
基于误差驱动与CSRBF的点云重建
提出了一种基于误差驱动的逐次迭代逼近的大规模3D散乱数据的重建算法。首先对点云数据进行重采样，采用归一化的CSRBF作为插值基函数。其次对重采样后少量的点数据进行插值。再次对未参加插值的点带入隐函数方程，计算误差。对误差超过一定阈值的点进行重采样，加入原采样点集合，重新进行插值。这样多次迭代以后便可以用最少的点来插值原来的点云模型。实验结果表明，该算法具有更高的鲁棒性和更高的效率。