PCL学习：基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建

一. 基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建

本小节介绍基于移动最小二乘法（MLS）的法线估计、点云平滑和数据重采样。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。这些不规则很难用统计分析消除，所以为了建立完整的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，我们可以通过对数据重采样来解决这一问题，重采样算法通过对周围数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分。此外，由多个扫描点扫描结果配准后得到的数据直接拿来曲面重建的话会产生“双墙”等人造伪数据，即某块区域会出现重叠的两个曲面。重采样算法也可以对这个问题进行处理。

图1 法线估计结果

图2 曲率图

如图1左侧，是一个由两组点云数据配后得到的数据集的表面法线估计的结果，由于配准造成的误差，法线有噪声，