线特征约束的三维无序点云网格模型重建
点云数据处理与三维模型重构技术研究
点云数据处理与三维模型重构技术研究一、引言点云数据是由激光雷达或相机等感知设备采集的三维空间中的离散点集合，具有广泛的应用领域，如机器人导航、虚拟现实、三维建模等。
点云数据处理与三维模型重构技术是对点云数据进行分析和处理，从而实现三维场景的模型重建和可视化的关键技术。
二、点云数据处理技术1. 点云数据获取与清洗点云数据的获取可以通过激光雷达、相机等感知设备实时采集。
然而，由于感知设备本身的限制，数据中常常会包含一些无效的点、噪声点和异常点等。
因此，需对点云数据进行清洗和预处理，剔除无效、噪声和异常的点，从而提高后续处理的准确性和效率。
2. 点云数据配准与对齐在多次采集或不同感知设备采集的点云数据中，存在姿态不一致和坐标系统不同的问题。
因此，点云配准与对齐技术能够通过寻找匹配点，估计点云的姿态和转换关系，从而将不同数据源的点云数据融合在一起，形成一致的坐标系统。
3. 点云数据滤波与特征提取点云数据通常由大量的点组成，针对复杂场景和密集的点云数据，需要进行滤波处理，以减少数据量和去除噪声。
常见的点云滤波方法有体素滤波、统计滤波等。
在数据滤波之后，需要提取点云特征，如表面法线、曲率等，以进一步分析和描述场景。
4. 点云数据分割与识别点云数据的分割与识别能够将点云数据进行语义分类、目标检测和分割等操作，从而将点云数据划分为不同的部分。
常见的点云分割与识别方法有基于几何特征的方法、基于深度学习的方法等。
三、三维模型重构技术1. 网格生成与三角化通过点云数据处理，可以生成三维空间中场景的点云数据。
为了进一步实现场景的可视化和分析，需要将点云数据转换为三角化的网格模型。
网格生成与三角化技术可以将点云数据转换为由三角形组成的网格模型。
2. 模型拟合与重建模型拟合与重建技术可以基于点云数据，拟合出相应的曲面模型或几何模型。
常见的模型拟合与重建方法有最小二乘法、网格平滑方法等。
通过模型拟合与重建，可以实现对点云数据的表面重建和模型修复。
点云数据处理与三维重建技术
点云数据处理与三维重建技术点云数据处理与三维重建技术在现代计算机视觉和计算机图形学领域扮演着重要的角色。
点云是由大量三维点构成的集合，可以用来表示物体的表面形状和几何结构。
本文将介绍点云数据处理的基本概念和方法，并探讨三维重建技术的应用。
一、点云数据的获取点云数据的获取可以通过多种方式实现，如激光雷达扫描、结构光扫描、摄像头拍摄等。
其中，激光雷达扫描是最常用的方法之一，通过向目标对象发射激光束并测量激光束返回的反射信号来获取点云数据。
结构光扫描则是利用投影仪将光栅图案投射到目标对象上，通过相机捕捉到的图像来计算点云数据。
摄像头拍摄则是通过多张图像的匹配和配准来重建点云数据。
二、点云数据处理点云数据处理包括数据滤波、特征提取和点云配准等步骤。
首先，数据滤波可以去除噪声和离群点，提高点云数据的质量。
常用的滤波算法包括高斯滤波、中值滤波和统计滤波等。
接下来，特征提取可以从点云数据中提取出重要的几何信息，如表面法线、曲率和特征点等。
最后，点云配准是将多个点云数据对齐，形成一个完整的模型。
配准的方法包括迭代最近点（ICP）算法、特征匹配算法和面对面配准算法等。
三、三维重建技术三维重建技术是利用点云数据构建物体或场景的三维模型。
三维重建技术被广泛应用于虚拟现实、电影制作、建筑设计等领域。
常见的三维重建方法包括体素网格重建、表面重建和立体匹配等。
体素网格重建方法将点云数据映射到三维网格上，并通过体积渲染技术生成三维模型。
表面重建方法则是根据点云数据的几何信息生成物体表面的三角网格模型。
立体匹配方法是利用多张图像的视差信息来重建三维场景，常用于室内场景的重建。
四、应用案例点云数据处理与三维重建技术在许多领域都有广泛的应用。
例如，在建筑设计中，可以通过扫描建筑物获取点云数据，并利用三维重建技术生成建筑模型。
在工业制造中，可以通过激光雷达扫描获取零件的点云数据，并进行尺寸的测量和分析。
在文化遗产保护中，可以利用点云数据重建古建筑或文物，实现数字化保存和展示。
点云数据处理与三维建模技术综述
点云数据处理与三维建模技术综述随着计算机视觉和图像处理的不断进步，点云数据处理与三维建模技术在许多领域中扮演了重要的角色。
本文将对点云数据处理与三维建模技术的相关概念、方法和应用进行综述，并探讨其在不同领域的现有应用和未来发展方向。
一、点云数据处理的概念和方法点云数据是由大量的离散点构成的三维坐标集合，常通过激光扫描仪、摄影测量或其他传感器获取。
点云数据处理包括数据获取、预处理、特征提取、分割与分类、滤波、配准等一系列步骤。
其中，预处理主要包括去噪、采样、滤波和数据切割等操作，以减少数据量和噪声影响。
特征提取用于寻找点云中的关键特征，如边缘、平面、曲率等，以便于后续的建模与分析。
分割与分类则是将点云数据划分为不同的部分，并对其进行分类和标记。
滤波则用于消除点云中的异常点和噪声，以提高数据质量。
配准则是将多个点云数据集对齐，以获得更加完整和准确的三维模型。
二、三维建模技术的概念和应用三维建模是将真实世界中的物体或场景以三维模型的形式表达出来的过程。
三维建模技术主要包括多视图几何重建、三维扫描、体素化和表面重建等方法。
其中，多视图几何重建利用多个视图的图像信息恢复出三维模型。
三维扫描则通过激光扫描仪或摄影测量设备获取三维几何形状的数据。
体素化是将三维几何对象划分为规则的三维网格，以便进行处理和分析。
表面重建则是根据点云数据或体素化结果生成几何模型的表面。
三、点云数据处理与三维建模技术的应用点云数据处理与三维建模技术在许多领域中得到了广泛的应用。
在地理测绘和地质勘探领域，点云数据处理技术可用于数字地形建模和地下资源勘探。
在工业制造中，三维建模技术可用于产品设计、原型制作和质量控制。
在文化遗产保护和数字艺术领域，三维建模技术可用于文物保护和虚拟展览。
在建筑和城市规划领域，三维建模技术可用于建筑设计、土地利用规划和交通仿真等。
在医学影像处理和生物医学研究中，点云数据处理与三维建模技术可用于医学图像重建、骨骼分析和疾病诊断等。
三维重建的原理及应用
三维重建的原理及应用三维重建是指通过相机或激光扫描仪等设备获取到的二维图像或点云数据，通过一系列的算法和方法，将其转化为三维模型的过程。
三维重建技术有着广泛的应用领域，包括计算机视觉领域、工业设计、虚拟现实、医学影像处理等。
三维重建的原理主要包括图像处理、相机标定、点云处理和模型构建几个方面。
首先，图像处理是三维重建的基础，其中包括图像去噪、边缘检测、特征提取等步骤。
图像去噪可以去除图像中的噪声，边缘检测则可以提取出物体的边界信息，特征提取则可以获取到物体的特征点信息。
其次，相机标定是确定相机内外参数的过程，以获取到相机对物体的观察角度和距离等信息。
相机内参数包括相机的焦距、主点位置等，而相机外参数包括相机在世界坐标系下的位置和朝向等。
然后，点云处理是将点云数据从二维图像或激光扫描结果中提取出来，并进行滤波、配准等处理。
滤波可以去除点云数据中的噪声，配准则可以将不同视角下的点云数据融合起来。
最后，模型构建是将处理后的点云数据或图像数据转化为三维模型的过程。
根据点云数据的密度和分布，可以使用网格模型或体素模型等方式进行重建。
网格模型是由一系列三角面片组成的，可以通过点云数据的表面重建得到。
而体素模型则是将点云数据划分为一系列小立方体，可以获得更加精确的三维数据。
三维重建技术有着广泛的应用领域。
在计算机视觉领域，三维重建可以用于物体识别、场景重建等任务。
通过三维重建，可以从多个角度获取到物体的视觉信息，用于物体的识别和跟踪。
同时，可以通过多个视角的照片或点云数据重建出整个场景的三维模型，用于虚拟现实、增强现实等应用。
在工业设计中，三维重建可以用于产品的设计与制造。
借助三维重建技术，可以将物理产品转化为三维模型，进行模拟和优化。
通过对模型进行修改和调整，可以降低产品的设计成本和开发周期。
在医学影像处理中，三维重建可以用于医学图像的处理与分析。
通过将多张医学影像的二维切片数据重建成三维模型，医生可以更加直观地进行病变检测和手术规划。
点云重建算法的研究及其在三维建模中的应用
点云重建算法的研究及其在三维建模中的应用点云重建算法的研究主要包括两个关键步骤：点云去噪和曲面重建。
点云去噪是指通过一系列滤波和平滑处理方法消除点云数据中的噪声点，提高数据的质量和准确度。
曲面重建是指根据点云数据的几何特征和邻域关系，构建一个连续的曲面模型。
点云去噪算法主要有统计学滤波、卷积滤波和基于机器学习的滤波等。
统计学滤波方法主要基于统计学原理，通过计算点云数据的统计特征来识别和过滤异常点。
卷积滤波方法基于卷积核对点云数据进行平滑处理，以消除噪声。
基于机器学习的滤波方法则利用机器学习算法，通过训练模型识别和去除噪声。
曲面重建算法主要有基于三角剖分的方法、基于网格生成的方法和基于光滑度的方法等。
基于三角剖分的方法将点云数据转换为三角形网格模型，根据点云之间的距离和法向量等信息进行三角剖分，生成曲面模型。
基于网格生成的方法通过将点云数据转换为格网模型，利用格网单元之间的连通性和拓扑关系生成曲面模型。
基于光滑度的方法通过计算点云数据的局部曲率和法向量等特征，利用平滑度准则构建曲面模型。
点云重建算法在三维建模中有着广泛的应用。
首先，点云重建算法可以用于三维场景的重建和建模。
通过采集现实世界的点云数据，经过点云重建算法的处理，可以生成逼真的三维场景模型，用于虚拟现实、增强现实等应用。
其次，点云重建算法可以用于工程建模。
例如，在建筑工程中，通过激光扫描仪获取的点云数据，可以利用点云重建算法生成建筑物的三维模型，从而进行工程设计和分析。
最后，点云重建算法还可以应用于医学图像处理和人体建模等领域。
例如，在医学图像处理中，通过医学影像数据的点云重建，可以实现准确的医学诊断和手术规划。
总之，点云重建算法在三维建模中具有重要的应用意义。
随着计算机技术和图形学算法的不断进步，点云重建算法将在各个领域发挥越来越重要的作用，为现实世界的数字化转换提供强有力的支持。
三维重建方法描述
三维重建方法描述三维重建是一种将现实世界中的物体或场景转化为三维模型的方法。
它在许多领域中得到广泛应用，如计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实、增强现实等。
三维重建的方法有很多种，下面将介绍其中几种常见的方法。
1. 点云重建：点云是由大量离散的点组成的三维数据集。
点云重建的目标是根据离散的点云数据恢复出原始物体的形状和结构。
点云重建方法包括基于三角化的方法、基于体素的方法和基于图像的方法等。
其中，基于三角化的方法通过将点云中的点连接成三角形网格来重建物体的表面。
基于体素的方法将点云分割成小的立方体单元，然后通过填充和融合等操作来重建物体的形状。
基于图像的方法则是通过从多个图像中提取特征点，并将这些特征点匹配起来，从而重建物体的三维模型。
2. 立体视觉重建：立体视觉重建是利用多个图像或多个视角的图像来重建物体的三维模型。
这种方法利用了人眼的双目视觉原理，通过比较两个视角的图像中的像素点的位置差异来推测物体的深度信息。
立体视觉重建的方法包括基于立体匹配的方法、基于三角测量的方法和基于图像分割的方法等。
其中，基于立体匹配的方法通过比较两个视角的图像中的像素点的灰度值或颜色值的差异来计算深度信息。
基于三角测量的方法则是利用多个视角的图像中的特征点的位置信息来计算物体的三维坐标。
基于图像分割的方法则是首先对图像进行分割，然后通过分割结果来计算物体的三维模型。
3. 深度学习重建：深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，可以用于三维重建。
深度学习重建的方法包括基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法和基于循环神经网络的方法等。
其中，基于卷积神经网络的方法通过学习大量的图像数据来预测物体的三维形状。
基于生成对抗网络的方法则是通过训练一个生成器和一个判别器来生成逼真的三维模型。
基于循环神经网络的方法则是通过学习序列数据来预测物体的三维形状。
三维重建方法的选择取决于应用的需求和可用的数据。
不同的方法有着各自的优势和局限性。
点云配准与三维重建技术研究
点云配准与三维重建技术研究随着计算机图形学技术的不断发展，三维重建技术正在被广泛应用于工业、医疗、文化遗产保护等领域。
而点云配准作为三维重建技术的核心环节，也越来越受到人们的关注。
点云配准是指将多个不同视角下采集的点云数据进行匹配，从而实现三维模型的精确重建。
在三维重建领域中，点云配准技术是非常重要的一环，因为它直接决定了重建出来的三维模型的精度。
在点云配准的过程中，一个比较常见的问题是点云数据的噪声。
噪声的存在会对匹配算法的精确性产生影响。
为了解决这个问题，研究人员提出了很多方法。
其中比较常见的方法是基于特征点的配准方法。
特征点是指具有鲜明特征的点，它们在不同的视角下都具有相同的特征。
基于特征点的配准方法就是通过提取点云数据中的特征点，再将这些特征点进行匹配。
它的优势在于具有很高的鲁棒性和精度。
在基于特征点的配准方法中，提取特征点部分非常关键。
目前，常用的特征点提取算法有：SIFT、SURF、ORB等。
这些算法在不同的场景下都有表现出不错的效果。
除了基于特征点的配准方法，还有一些基于深度学习的方法，比如PointNet和PointNet++等。
这些方法通过对点云数据进行学习，从而实现点云数据的配准。
点云配准技术并不是一种单独存在的技术，它与其他技术结合起来可以实现更为复杂的任务。
比如，通过结合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，可以实现移动机器人的自主定位与导航；结合虚拟现实技术，可以实现虚拟现实场景的构建等等。
除了点云配准，三维重建领域还有其他的研究方向，如点云分割、点云分类、点云生成等。
点云分割是指将点云数据中的物体进行分离，从而实现物体级别的三维重建；点云分类是指对点云数据进行分类，从而实现自动化识别和分类等任务；点云生成是指通过机器学习等算法生成新的点云数据，从而实现三维模型的快速建模。
总之，点云配准与三维重建技术是计算机图形学中的一大热门领域，它将为诸多领域带来巨大的价值。
激光雷达点云处理与三维环境重建技术研究
激光雷达点云处理与三维环境重建技术研究激光雷达点云处理与三维环境重建技术是近年来在计算机视觉和机器人领域不断发展的重要研究方向。
通过激光雷达的扫描，可以获取到目标物体或环境的三维点云数据。
然后通过对点云数据的处理，可以重建出目标物体或环境的三维模型，为机器人的感知与决策提供关键信息。
在激光雷达点云处理与三维环境重建技术的研究中，主要包括点云数据获取、数据预处理、特征提取与描述、点云配准、三维重建等几个关键步骤。
首先，点云数据的获取是激光雷达点云处理的基础。
激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的激光信号，可以获得离自身位置一定距离的目标物体或环境表面的坐标信息。
点云数据是由大量的这些坐标点构成的三维空间数据集合。
接下来，点云数据的预处理是为了消除噪声、滤除无关信息，提高后续处理的准确性和效率。
预处理包括去除离群点、滤波、重采样等操作。
去除离群点可以通过检测距离与周围点的差异来实现，以排除因测量误差或干扰引起的异常值。
滤波可用于消除传感器噪声和平滑点云，常用的滤波方法有高斯滤波、中值滤波等。
重采样是为了降低点云数据量，以便更好地进行后续处理。
在点云数据预处理之后，需要对点云数据进行特征提取与描述。
特征提取是指从点云中提取出具有代表性的特征信息，可以用于点云配准、目标识别等任务。
特征描述是将特征信息转换为能够被计算机处理的数学形式或特征向量。
常用的点云特征包括形状特征、曲率特征、表面法线等。
这些特征可以用于对点云进行分类、分割、配准等操作。
点云配准是激光雷达点云处理与三维环境重建技术中的关键步骤之一。
通过将多个点云数据集进行配准，可以将它们对齐到一个统一的坐标系中，以获得整体的三维结构信息。
点云配准可以分为刚体配准和非刚体配准两种。
刚体配准是指在点云中寻找最佳变换矩阵，将多个点云对齐，使它们在一个统一的坐标系下重叠。
非刚体配准则是通过考虑点云的形变和变形，在配准过程中对点云进行形变变换。
最后，根据配准后的点云数据，可以进行三维环境重建。
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Abstract
Triangulation under the line features constraint is the foundation of urban 3D modeling. Based on the analysis of the algorithms related with Constraint Delaunay Triangulation, a method based on two-step is proposed in this paper; firstly the data point index is established using Hash function method, then the initial triangulation mesh of unconstrained data is generated using the surface growth method, and local network is triangulated in the affected area of constrained line segments, and a complete three-dimensional model is reconstructed. Finally, taking the building reconstruction as an example, the validity and reliability of the proposed method are verified by comparison and analysis.
(1)
其中 min-x，max-x，min-y，max-y，min-z，max-z 为三维离散点集三个坐标轴方向的最大与最小坐 标值。 然后再对整个长方体包围盒进一步进行划分，分成许多小包围盒，用于方便进行数据点的 k 邻域搜 索。设定数据点最小包围盒的边长为 M：
Medge = 3 k LxLyLz N
梁艳
3.2. 无约束初始三角网构建
本文采用从空间散乱点局部开始向周围扩张的空间局部生长的方法建立初始三角网。即由种子三角 形开始生长，逐步编织成整张三角网格模型[10]。如图 1 所示。具体步骤为： 1) 种子三角形，种子三角形首先需要确定第一个初始顶点，由这个初始顶点开始构建初始三角形。 考虑到种子三角形初始点选取的便捷性，选取 X，Y，Z 坐标轴中单坐标值最大的点中的其中一个点作为 种子三角形的初始顶点。根据右手螺旋法则，三角形的法向量向外，搜索三角形的另外两个邻近点，构 成三角形的三条边。 2) 三角网格的生长，角网格的生长总是由一条待扩展边寻找一个最优扩展点，然后连接最优扩展点 与待扩展边的两个端点，以形成新的三角形[11]。在生长过程中，三角网格总是以边界边为扩展边，逆时 针方向依次扩展，直到所有点被扩展完毕。 在三角网构建之前，先建立 k 邻域搜索，将数据点云的空间划分，采用 Hash 函数的定位算法可以 很容易寻找到各个数据点的索引号(index)，使得待扩展点的搜索加快效率。
2. CDT 相关算法分析
综合分析有关文献，CDT 的构造算法可归纳为如下几种: 1) 约束图法。 Lee 在 1986 年通过计算约束数据域的可见性， 并检测优化可见性图从而形成 CDT[3]， 算法时间复杂度为 O(n2)。 2) 分割-合并算法。Lee 于 1980 年提出了非约束数据域 Delaunay 三角剖分的分割-合并算法，Chew 将其运用至约束数据域[4]，分割-合并算法执行效率较高(O (nlogn))，但约束线段的存在使得分割过程的 实现比较困难。 3) 加密算法。Boissonnar 将约束数据转换为非约束数据，首先对约束线段进行加密，然后对加密后 的数据进行非约束的 Delaunay 三角剖分[5]。加密过程的时间复杂度为 O(NlogN)，该算法简单易实现， 加密过程加大了数据量，并改变了原来的数据集。 4) Shell 三角化算法。Piegl 提出了 Shell 三角化算法，该算法由任一约束线段开始，以可见性和空外 接圆特性为准则寻找可扩展的第三点[6]。将第三点确定之后，以三角形的三边为基础继续扩展三角网形
3.3. 约束边的嵌入
在约束边的嵌入过程中，如何确定约束线段的影响域及约束线段影响区域三角网局部重建是实现约 束边嵌入的关键[12]。 3.3.1. 确定约束线段的影响区 与约束线段相交的三角形组成约束线段的影响区域，线段与三角形的相交可以化简为线段与线段相 交[13]。根据快速排斥试验和跨立试验判断线段与线段相交的条件[14]，线段相交有 4 种情况，如图 2 所 示，以图 2(a)为例，约束线段 AB 相交的边是 P2P3，由相交边 P2P3 可以得到其邻接的三角形 T2，再由 T2 中另一条与约束线段相交的边 P2P5 得到下 1 个三角形 T3， 这样下去直到找到约束线段另 1 个端点 B 所在 的三角形 T3 为止[15]。 约束线段 AB 的影响域 MT = {T1, T2, T3}，为了建立影响域中的拓扑关系，用一个点链表存储影响区 域的每个离散点和约束线段的端点，用一个边链表存储与约束线段 AB 相交的所有边(P2P3, P2P5)，用一个 三角形链表存储三角形(T1, T2, T3)， 用一个边链表存储影响区域的外边界所有边(P1P2, P1P3, P3P5, P4P5)。 当 影响区域完成局部重建时，就将其清空，进行下一条约束线段的嵌入。
Open Access
1. 引言
随着数字城市进程的不断推进，基于城市三维点、线数据的模型重建越来越受到人们的重视[1]，由 于不规则三角网(Triangulated Irregular Network，简称 TIN)能够通过从不规则分布的数据点生成的连续三 角面来逼近目标表面，因此在各领域中得到广泛应用。标准的 Delaunay 三角网可以满足无任何约束条件 的散点域的三角形剖分，又称为 Delaunay 三角剖分(Delaunay，Triangulation，简称为 DT)，目前最常用 的算法有分治算法、逐点插入法、三角网生长法。而现实世界中的地理实体形态各异、千变万化，部分 散点之间常常存在着某种约束关系，如道路边界、建构筑物的轮廓边界等，在对此种数据域进行三角剖 分时，三角剖分结果应保持其原有的约束关系，即约束数据域下的三角剖分(Const rained Delaunay Triangulation，缩写为 CDT) [2]，单纯依靠无约束的标准 Delaunay 三角剖分，其重建结果的正确性很难得到 保证。能否在建筑物的表面重建过程中顾及特征提取的结果进行约束三角剖分，实现建筑轮廓等线特征 来对表面重建过程进行指导和约束，是本文研究的基本目的之所在。 本文首先简要分析现存的约束数据域下的 Delaunay 三角剖分算法，并重点剖析了两步法建立 CDT 的方法步骤，在建立数据索引的基础上，实现线特征约束的三维点云网格模型重建。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
关键词
线特征，约束，重建
Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
任一数据点 Pxi,yi,zi 所在的小立方体包围盒索引号为：
= i ( int )( p xi − min_ x ) Medge = n ( int ) ( p yi − min_ y ) Medge = k ( int )( pzi − min_ z ) Medge
(3)
(4)
cell _ index =i × j × k + j × k + k
(5)
利用 Hash 函数方法可以根据所要搜索的目标的索引值计算出搜索目标即数据点所在的小立方体。 根 据 Hash 函数可以快速进行 k 邻域的搜索，提高搜索速度。
DOI: 10.12677/gst.2018.62009 74 测绘科学技术
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梁艳
成整个三角网。 5) 两步法。该算法是目前应用较多的一种方法，以 Sloan [7]和 Floriani [8]为代表，即首先对约束数 据建立非约束 Delaunay 三角网作为初始三角网，然后嵌入约束线段对局部网格进行调整优化。Floriani 的算法较为灵活，第一步只需建立非约束数据点的初始三角网，第二步在初始三角网中通过调整插入约 束线段。Sloan 在约束线段嵌入过程中，利用对角线交换法实现，这一算法适用于对角线对应的四边形是 严格凸的，因此实际应用较为困难。
3. 基于两步法建立 CDT 的过程
由于两步法建立 CDT 算法更具有灵活性，应用广泛。本文重点围绕两步法建立 CDT 的方法进行研 究，首先对点进行初始 Delaunay 三角剖分，然后将约束边嵌入到初始 Delaunay 三角网中。为了提高数据 搜索效率，在三角网格模型重建之前，本文采用 Hash 函数的方法对空间数据建立索引。
Three Dimensional Space Reconstruction from Unordered Point Cloud under the Constraint of Line Feature
Yan Liang
Jiangsu Maritime Institute, Nanjing Jiangsu Received: Apr. 3 , 2018; accepted: Apr. 13 , 2018; published: Apr. 20 , 2018
Geomatics Science and Technology 测绘科学技术, 2018, 6(2), 72-78 Published Online April 2018 in Hans. /journal/gst https:///10.12677/gst.2018.62009