基于RBF神经网络的三维点云数据孔洞修补Hole Repair of 3D Point Cloud Data Based on RBF Neural Network
张艺真,孙志毅,柏艳红,王银
摘要(Abstract)：
三维扫描获取点云数据,往往由于被测物体自身形状复杂,扫描设备本身局限或者外部遮挡而出现孔洞,影响后续重构精度。由此提出一种基于RBF神经网络的三维扫描点云数据孔洞修补方法。该方法首先基于法线信息和KD tree提取三维点云的孔洞边缘信息,基于蒙特卡罗法在特征平面内生成填充数据点;然后将采集到的孔洞边缘特征点作为样本点集,训练RBF神经网络;最后,利用训练好的径向基函数,将二维特征平面内填充的数据点调整到孔洞区域的三维曲面,完成孔洞区域的数据修复。通过算例证实,该算法能有效的修补流形曲面的孔洞区域,并且修复区域和原有孔洞边界光滑连接,较好恢复点云模型原本的形貌结构。
关键词(KeyWords)： 点云数据;孔洞边缘;孔洞修补;径向基函数
基金项目(Foundation): 山西省科技重大专项(20191102009);; 山西省重点研发计划(201703D121028-1、201903D121130、201703D421010、201803D421039)
作者(Author): 张艺真,孙志毅,柏艳红,王银
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