泊松重建是Kazhdan M在2006年提出的基于八叉树和泊松方程的一种网格三维重建算法。其本质是一种隐函数表面重建算法,在空间中用一个表面来区分内外,直观理解为表面外、表面内。用0、1来表示内外表面,可以简单理解为若某一元素属于这个集合则为1,即表面内,若某一元素不属于这个集合则为0,即表面外。这个关系就是Kazhdan M提出的指示函数,利用指示函数
泊松表面重建算法(Poisson Surface Reconstruction)[1]是M. Kazhdan等人于2006年提出的点云表面重建算法,与基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)[2]的移动立方体算法(Marching Cube,MC)相似,都是先定义一个隐函数来表示表面(Surface),根据点云数据求解隐函数的具体表达式,然后使用MC方法将表面三角化。但有2点不...
泊松表面重建原理 隐式曲面表示。该算法将待重建的表面用一个隐式函数F(x,y,z)=0来表示，其中(x,y,z)是三维空间中的点坐标。对于表面上的点，F(x,y,z)=0对于表面内部的点，F(x,y,z)<0对于表面外部的点，F(x,y,z)>0这种表示方式的优点是可以很方便地处理复杂的拓扑结构，并且能够通过对隐式函数...
泊松曲面重建是一种基于泊松方程的曲面重建方法,其基本思想是将点云数据看作泊松方程的边界条件,并通过求解泊松方程得到平滑的曲面模型。具体步骤如下: 1. 采样:对点云数据进行采样,以减少数据量和噪声干扰。 2. 重心插值:将采样后的点云数据转换为三角形网格模型,并使用重心插值法计算每个三角形片元上的顶点坐标...
泊松重建的核心思想是利用物体点云数据的法向量，通过拟合指示函数，将离散的点信息转化为连续的表面函数。通过平滑滤波处理指数函数，将其转换到梯度空间，进一步转化为向量场，构建泊松方程。方程求解后，得到的函数即为指示函数，表示物体的表面。整个流程包括：首先处理点云数据，确定法向量；然后通过平滑...
泊松表面重建算法(Poisson Surface Reconstruction)[1]是M. Kazhdan等人于2006年提出的点云表面重建算法,与基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)[2]的移动立方体算法(Marching Cube,MC)相似,都是先定义一个隐函数来表示表面(Surface),根据点云数据求解隐函数的具体表达式,然后使用MC方法将表面三角化。但有2点不...
泊松表面重建算法(Poisson Surface Reconstruction)[1]是M. Kazhdan等人于2006年提出的点云表面重建算法,与基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)[2]的移动立方体算法(Marching Cube,MC)相似,都是先定义一个隐函数来表示表面(Surface),根据点云数据求解隐函数的具体表达式,然后使用MC方法将表面三角化。但有2点不...