Vi tar itu med problemet med att generera högkvalitativa yttriangulära maskor från 3D-punktmoln som provtas på styckvis släta ytor. Med hjälp av en funktionsdetektering process baserad på covariansmatriser av Voronoi celler, vi först extrahera från punktmolnet en uppsättning skarpa funktioner. Vår algoritm körs också på ingångspunkten molnet en rekonstruktionsprocess, såsom Poisson rekonstruktion, ger en implicit yta. En funktionsbevarande variant av en Delaunay förfiningsprocess används sedan för att generera ett nät som ungefär motsvarar den implicita ytan och som innehåller en trogen representation av de extraherade vassa kanterna. En sådan maska ger en ökad avvägning mellan noggrannhet och nätkomplexitet. Hela processen är robust för buller och görs mångsidig genom en liten uppsättning parametrar som styr mesh dimensionering, approximation fel och form av elementen. Vi demonstrerar effektiviteten av vår metod på en mängd olika modeller inklusive laserskannade datauppsättningar som sträcker sig från inomhus till utomhusscener.
I arbetet REF föreslås en metod från 3D-punktmoln för att extrahera funktionslinje få funktion bevara mesh.
Feature preserving mesh generation from 3d point clouds
{'venue': 'Computer Graphics Forum', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}