激光扫描点云数据的NURBS曲面重构技术研究
《2024年三维激光扫描点云数据处理及应用技术》范文
《三维激光扫描点云数据处理及应用技术》篇一一、引言随着科技的不断进步，三维激光扫描技术已成为众多领域中重要的数据获取手段。
通过高精度的激光扫描设备，可以快速获取大量点云数据，这些数据在建筑测量、地形测绘、文物保护、机器人导航等领域有着广泛的应用。
然而，如何有效地处理这些点云数据，以及如何将处理后的数据应用于实际场景中，成为了当前研究的热点问题。
本文将详细介绍三维激光扫描点云数据处理的基本原理、方法及流程，并探讨其在不同领域的应用技术。
二、三维激光扫描点云数据处理基本原理及方法1. 数据获取：利用高精度的三维激光扫描设备，对目标物体或场景进行扫描，获取大量的点云数据。
2. 数据预处理：对原始点云数据进行去噪、补缺、坐标转换等操作，以提高数据的准确性和完整性。
3. 数据配准：通过算法将多个扫描站的数据进行配准，实现整体数据的拼接和融合。
4. 点云处理：包括点云简化、特征提取、分类等操作，以便更好地分析数据的空间信息和几何特征。
5. 数据输出：将处理后的点云数据导出为适用于特定软件的数据格式。
三、三维激光扫描点云数据处理流程1. 数据导入与预处理：将原始点云数据导入到处理软件中，进行去噪、补缺等操作，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据配准与拼接：利用算法对多个扫描站的数据进行配准和拼接，实现整体数据的统一。
3. 点云处理与分析：对拼接后的数据进行简化、特征提取和分类等操作，以便更好地分析数据的空间信息和几何特征。
4. 模型构建与优化：根据需求构建三维模型，并进行优化和调整，使模型更加逼真和准确。
5. 数据输出与应用：将处理后的数据导出为适用于特定软件的数据格式，并应用于建筑测量、地形测绘、文物保护、机器人导航等领域。
四、三维激光扫描点云数据处理技术的应用1. 建筑测量与地形测绘：通过高精度的三维激光扫描设备，可以快速获取建筑或地形的点云数据，经过处理后可用于建筑测量、地形测绘等领域。
例如，在古建筑保护中，通过扫描古建筑的外形轮廓，可以精确地获取其空间尺寸和形态特征，为保护和修复工作提供重要的数据支持。
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。
一种NURBS曲面拟合精度的量化评测算法
： ． Ｉ．一 ．
统一横向节 点矢量
短距 离的计算转换 为计算 点在参数 曲面 ｒ ，）上 的投影 ， （ 投影
方向为曲面的法矢 。用 方程 表示 如（ ） 。 ２式
计算控制 网 格顶点
Ｑ －ｐ ＝ Ｒ
曲面拟合 的精度作 出客观和准确的评测 。
础上加入 了权因子 ， 使其不仅能表示 自由曲线 曲面形状 ， 能 而且 精确表示 圆锥 曲线 、 曲面等规则 曲线 曲面 。同时 Ｎ Ｒ Ｓ 二次 Ｕ Ｂ 设 置节点矢量两端重复度 为 曲线次数 加 １解 决 了型值点 分布 不 ， 均匀时， 用均匀 样条曲线插值求得的曲线两端产生拐点 的
Ｎ ＵＲＢＳ
一 一一 一一 一一 一一
曲线集合
．．． ．．．．． ．．
２２ 传 统计算 方 法 ．
对于量化指标 的计算 ， 传统 的方法是通 过求解 非线性 方程 组获得实物点到拟合结果 曲面间的距离。该方法的基本原理是
曲面外一点 Ｑ和曲面上最近的点 Ｐ ， 的距离矢量Ｐ （ ） Ｏ与曲面
Ｚ ａ ｇＫｕ Ｊａ ｇ Ｘｉｇｅ ｇ Ｘｕ Ｊａ ｈ ｎ ｎ ｉｎ ａ ｆｎ ｉｎ
（ ｃｏｌｆＣｍ ｕｅ ｃ ｎｅａ ｄＴｃｎｌ ｙ Ｓ ｏｈｗ Ｕ ｉ ｒｔ， ｕｈｕ２ ５ ０ ，ｉ ｇｕ ｈｎ ） Ｓｈｏ ｏ ｐ ｔ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏ ， ｏｃｏ ｎｖ ｓｙ Ｓ ｚｏ １０ ６ Ｊａ ｓ ，Ｃ ｉａ ｏ ｒ ｅ ｇ ｅｉ ｎ
中图分 类号
Ｎ Ｒ Ｓ曲面 拟合精度 区域划分 ＵＢ
Ｔｔ １６ ｉ０ ． ３ 文献标识码 Ａ
搜 索迭 代
Ａ ＱＵ ＡＮＴ Ｔ Ｔ Ｅ Ｅ Ｌ Ｔ ｏＮ ＡＬ Ｉ Ａ Ⅳ ＶＡ ＵＡ Ｉ ＧｏＩ Ｔ Ｕ ＨＭ ｏＲ ＵＲ Ｓ Ｆ Ｎ Ｂ
《2024年三维激光扫描点云数据处理及应用技术》范文
《三维激光扫描点云数据处理及应用技术》篇一一、引言随着科技的飞速发展，三维激光扫描技术已成为现代工程、测绘、地理信息等领域的重要工具。
三维激光扫描技术通过高速激光扫描设备获取物体表面的大量点云数据，进而实现物体的三维重建和空间测量。
然而，获取的点云数据往往庞大且复杂，需要进行有效的处理才能得到所需的信息。
本文将重点探讨三维激光扫描点云数据处理的技术及其应用。
二、三维激光扫描点云数据获取三维激光扫描技术主要通过激光扫描仪获取物体表面的点云数据。
激光扫描仪发射激光束，通过测量激光束与物体表面的交点，获取大量的三维坐标数据，形成点云。
这些点云数据包含了物体的形状、大小、空间位置等信息，为后续的处理和分析提供了基础。
三、三维激光扫描点云数据处理技术1. 数据预处理：包括数据去噪、数据配准、数据滤波等。
数据去噪旨在消除原始点云数据中的噪声和错误数据；数据配准则是将多个扫描站获取的点云数据进行空间上的对齐和拼接；数据滤波则是根据一定的算法对数据进行平滑处理，以提高后续处理的精度。
2. 点云数据配准与建模：通过高精度的配准算法，将不同时间、不同角度获取的点云数据进行配准和拼接，实现整体三维模型的重建。
此外，还可以通过三维建模软件将点云数据转化为三维模型，方便进行可视化展示和分析。
3. 特征提取与测量：通过对点云数据进行特征提取和测量，可以获取物体的几何尺寸、形状、空间位置等信息。
这些信息在工程测量、地质勘查、文物保护等领域具有重要应用价值。
四、三维激光扫描点云数据处理的应用技术1. 地质勘查：通过三维激光扫描技术获取地质表面的点云数据，可以实现对地质构造、地貌形态的精确测量和分析，为地质勘查和资源开发提供重要依据。
2. 工程测量：在建筑工程、道路桥梁工程等领域，通过三维激光扫描技术获取的点云数据可以实现对建筑物的外形尺寸、结构形态的精确测量和分析，为工程设计、施工和质量检测提供重要支持。
3. 文物保护：在文物保护领域，三维激光扫描技术可以实现对文物表面的高精度测量和数字化建模，为文物的保护、修复和研究提供重要依据。
《2024年基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文
《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》篇一一、引言三维重构技术是一种重要的计算机视觉技术，它通过获取物体表面的三维数据，重建出物体的三维模型。
随着科技的发展，激光扫描技术因其高精度、高效率、非接触性等优点，在三维重构领域得到了广泛应用。
本文将重点研究基于激光扫描的三维重构关键技术，探讨其原理、方法及应用。
二、激光扫描三维重构技术原理激光扫描技术是通过激光器发射激光束，扫描物体表面，通过测量激光束的反射时间、角度等信息，获取物体表面的三维数据。
基于这些数据，通过计算机视觉和图像处理技术，可以重建出物体的三维模型。
三、关键技术研究1. 数据采集技术数据采集是三维重构的基础。
激光扫描仪通过高速旋转的镜面或振镜，将激光束投射到物体表面，并获取反射回来的激光信息。
为了提高数据采集的精度和效率，需要优化扫描策略，如多角度扫描、密集扫描等。
此外，还需考虑环境光干扰、物体表面反光等问题对数据采集的影响。
2. 数据处理技术数据处理是三维重构的关键环节。
首先，需要对采集到的原始数据进行去噪、平滑等预处理，以提高数据的可靠性。
其次，通过点云配准、曲面重建等技术，将分散的点云数据整合成完整的三维模型。
此外，还需考虑模型的精度、分辨率、纹理等信息，以提高模型的逼真度和可用性。
3. 算法优化技术算法是三维重构的核心。
针对不同的应用场景和需求，需要不断优化算法，提高三维重构的效率和精度。
例如，可以采用优化扫描路径的算法，减少扫描时间；采用多视图融合的算法，提高点云数据的密度和精度；采用基于学习的算法，提高曲面重建的逼真度等。
四、应用领域基于激光扫描的三维重构技术广泛应用于工业检测、文物修复、医疗影像、地理信息等领域。
在工业检测中，可以通过激光扫描对产品进行快速检测和逆向工程；在文物修复中，可以通过激光扫描技术对文物进行无损检测和数字化保护；在医疗影像中，可以通过激光扫描技术获取患者的三维影像信息，为医生提供更准确的诊断依据。
基于三维激光扫描技术的数据建模探析
管理及其他M anagement and other基于三维激光扫描技术的数据建模探析陈亚栋，周 恒，王 义摘要：在对结构复杂的建筑物进行测量描述时，传统的测量方法存在技术落后、效率低下的问题。
随着科技的发展，三维激光扫描技术应运而生，并在灾害监测、场所安保、文物保护、变形监测、城市管理等领域得到广泛应用和高速发展。
基于点云数据的三维建模技术的运用，对于建立完整、精确的三维空间信息数据模型具有重要研究意义。
关键词：三维激光扫描技术；点云数据；数据建模三维激光扫描技术是上个世纪开始发展的新技术，是测绘行业在全球卫星定位系统（GPS）之后的一次更高水平的技术创新。
作为一种高效率和高精度的实景复制技术，三维激光扫描技术将测绘工程的点位信息采集和信息处理带入了一个新的层面。
该技术的关键在于获取大量物体的三维外观信息，所得到的数据被称为点云数据。
点云数据的获取无需直接接触目标物体，具有智能化、自动化和适应性强的优点。
上世纪90年代末，CYRA和MENSL引领了测绘行业新技术应用的潮流，首次将三维激光扫描技术推广到测绘行业。
虽然国内的三维激光扫描技术起步较晚，但也取得了不错的成果。
例如，武汉大学自主研发的LD激光自动扫描测量系统可以快速高效地获取物体表面的点云数据。
目前，该技术在国内主要应用于灾害监测、古建筑修复、工业设计和变形监测等领域。
1 三维激光扫描技术1.1 三维激光扫描仪原理三维激光扫描仪主要由激光测距仪和反射棱镜组成。
它通过发射和接收激光信号来测量距离和角度，然后通过交会法计算待测点的坐标。
同时，根据返回激光信号的反射强度，结合校正过的彩色相片，可以对扫描点的RGB等属性信息进行匹配。
地面三维激光扫描仪、CCD相机、数据处理软件和附属设备共同组成完整的地面三维激光扫描系统。
在测量过程中，虽然无需直接接触目标物体，但需要保证相互通视，以获取目标的信息数据。
采集到的点云数据经过空间处理，可作为后续建立三维模型和进行目标分析的基础数据。
基于三维点云的重建技术研究
基于三维点云的重建技术研究近年来，随着三维扫描技术的快速发展和广泛应用，基于三维点云的重建技术成为研究的热点之一、三维点云重建是指通过对三维点云数据的处理和分析，还原出物体或场景的几何形状和表面特征。
本文将介绍基于三维点云的重建技术的研究方法及其应用领域。
基于三维点云的重建技术可以应用于许多领域，如计算机辅助设计、虚拟现实、文物保护等。
为了实现三维点云重建，首先需要获得具有高精度的三维点云数据。
常见的方法包括激光扫描、结构光扫描、立体视觉等。
其中，激光扫描是常用的方法之一，通过激光传感器获取目标物体的三维点云数据。
然后，在获取的点云数据基础上，进行数据处理和算法分析，以还原出物体或场景的几何形状和表面特征。
在点云数据处理过程中，常见的技术包括点云预处理、点云配准、点云分割和表面重建等。
点云预处理是为了去除噪声、填补缺失的数据等，常见的方法有滤波、采样等。
点云配准是为了将多个点云数据进行对齐，以获得完整的物体或场景的三维信息。
点云分割是将点云数据分割成不同的部分，以便进行更精细的分析和处理。
表面重建是将离散的点云数据还原为平滑的三维曲面模型，常见的方法有基于网格的重建方法和基于体素的重建方法等。
基于三维点云的重建技术有许多应用领域。
在计算机辅助设计领域，通过对三维点云数据的重建，可以快速获取物体的几何信息，为设计和制造提供便利。
在虚拟现实领域，通过对三维点云数据的重建，可以实现真实感的虚拟场景，提高用户的沉浸感。
在文物保护领域，通过对文物的三维点云数据的重建，可以准确记录文物的形状和表面特征，为文物的保护和研究提供支持。
在未来的研究中，基于三维点云的重建技术还存在一些挑战和研究方向。
一方面，点云数据的获取仍然面临一些问题，如数据采集效率低、数据噪声多等。
另一方面，点云数据的处理和分析需要更加精确和高效的算法。
此外，如何将点云重建技术与其他相关技术结合，也是一个值得研究的方向，如与计算机图形学、机器学习等领域的技术结合，可以进一步提高三维点云重建的准确性和效率。
基于PolyWorks软件的三维点云数据建模的研究
基于PolyWorks软件的三维点云数据建模的研究简单介绍了Cyrax 2500 3D激光扫描仪的工作原理与获取点云数据的工作流程及Cyc1one6.0软件的点云数据处理。
详细介绍了PolyWorks V11软件建立三维模型的具体流程及注意事项。
文章以辽宁工程技术大学图书馆为例，详细论述了获取点云数据和处理点云数据技术。
以小汽车为例，建立了小汽车的NURBS 曲面模型。
标签：3D激光扫描仪；PolyWorks；三维模型；点云数据前言3D激光扫描技术已被广泛的应用于许多领域。
硬件方面不断完善，数据采集的精度和速度都有了很大提高，出现了不少成熟的商用3D激光扫描硬件系统。
在3D激光扫描数据处理方面，也出現了许多软件，如Cyc1one6.0、Geomagic、Imageware、SurfaceStudio、Rapid form、PolyWorks软件等。
3D激光扫描数据处理的结果就是建立3D模型。
3D模型分两种：三角化模型和NURBS曲面模型。
文章研究了1个案例，案例一是辽宁工程技术大学的图书馆模型，案例二是小汽车模型。
通过Cyrax 2500 3D激光扫描仪获取研究目标的点云数据，用PolyWorks V11软件对点云数据进行处理，包括多站点云数据对齐、合并、生成三角化模型、三角化模型漏洞修补和优化等，最后生成NURBS曲面模型。
1 数据采集1.1 Cyrax 2500 3D激光扫描仪的工作原理Cyrax 2500 3D激光扫描仪内部有一个激光器，两个旋转轴异面且互相垂直的反光镜。
反光镜由步进电机带动旋转，而激光器发射的窄束激光脉冲在反光镜作用下，沿纵向和横向依次扫过被测区域。
激光脉冲被物体漫反射后，一部分能量被3D激光扫描仪接收，如图1。
测量每个激光脉冲从发出到返回仪器所经过的时间，可以计算出仪器和物体间的距离S。
同时测量每个激光脉冲与仪器固有坐标系X轴的夹角α，XOY面的夹角θ，可以算出被测物体表面点的3D坐标。
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（ Ｕ Ｒ ）方法克服了传统样条 曲线无法完善表达二 ＮＢＳ 次 曲线 的缺陷 ， 能以统一的形式表达二次曲线和 自由 曲线 ，已被广泛应用于复杂曲面造型领域． 作者利用 激光扫描系统获得实物表面原始点云数据 ， 利用其数
据特 点 ， 出了 Ｎ Ｒ Ｓ曲面 的重构 方 法． 提 ＵＢ
激光扫描系统提供 的数据是一个 多行 ３列的矩 阵， 为了后续对数据处理 的方便 ， 要将提供的数据整
表 面 进 行 高 质 量 的 曲 面 重 构 ．非 均 匀 有 理 Ｂ样 条
量来计算实物各点的高度分布， 再通过一维步进扫描 测量 ， 获取被测实物表面的三维轮廓信息． 因此 ， 在测 量时 ， 每次投影到实物 表面上 的光刀 ， 都将在一个平 面内，采集到 的三维数据有一维是不变的． 这里采用 的激光线结构光扫描系统 ，每次测量时光刀都在 ｙ
收稿 日期 ：０ ６ ０ — ６ ２ ０ － ２ ２
是将 坐标值相 同的数据保存在 同一个数据矩阵 中． 排序是 将拼 接后 的数据 矩 阵 中的元 素顺序 按 照 Ｙ的坐 标值升序排列． 由于激光扫描系统的 Ｃ Ｄ视场范围有 Ｃ
基金项目：塞自 Ｋ 垦助项目（ 资 签 学基金资助项目 ５２５ ０， 南省杰出青年 （０ １ ）湖 ７２ 基金资助项目 ０Ｊ Ｂ０） （２ＹＯ９， Ｊ 机械没 备健康维护湖南省重点实验室开放基金
参７ ．
关 键词 ： 求 工 程 ； 面重 构 ； 光扫 描 ； 反 曲 激 ＮＵＲＢ Ｓ
中图分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１
文献标识 码： Ａ
文章编号 ：６ ２ ９ ０ （ ０６ ０ — ０ １ ０ １７ — １２ ２ ０ ）３ ０ ３ — ４
近年来 ， 随着计 算机视觉 、 数字 图像处理 以及计 算机辅助几何设计技术的不断发展 ， 反求工程作为快 速设计与制造 的主要技术之一 ， 成为了研究与应用的 热点． 已广泛地应用于飞机 、 车 、 它 汽 船舶 、 具等领 模 域． 依据测量所获得 的海量点云数据重构实物模型是 反求工程的关键技术 ， 几何形状反求 ， 首先要求快速 、 准确地获取实物表 面的原始数据 ， 即实物表面的数字 化 ， 后 在 获 得 实 物 表 面 原 始 数 据 的基 础 上 ， 实 物 然 对
Ｆ Ｊ５ ３ Ｊ０ ０ ）
作者简介 ： 郭迎福 （９ ２ ） ， 西和人 ， １６ 一 ， 甘肃 男 西安交通大学在站 博士后 ， 主要从事反求工程及测试技术 研究．
３１
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限，光刀在其长度方 向不可能将实物表面完全覆盖 ，
测 量 时 必 须按 光 刀 的 长 度将 整 个 实 物表 面 分 区域 进 行 测 量 ， 后 得 到 的点 云数 据 是几 个 区域 点 云数 据 的 最 集 合 ． 相邻 两 区域 的结 合处 ， 在 光刀 不可避 免 的会 存在
１ 原始 点云数据预处理
１１ 激 光扫描 点 云数据 及 其特点 ． 激 光 线结 构 光 扫描 系统 是 一 种非 接触 测 量 装 置 ， 它 利 用激 光 线 扫描 法 ， 线 型光 源 （ 将 简称 光 刀 ） 投影 到 被 测 实物 表 面 上 ， 过 该 线在 实 物表 面上 成 像 的偏 移 通
Ｖ０ ． Ｎｏ ３ Ｉ ２ｌ ．
Ｓｐ． ２ ０ ｅｔ ０ ６
激 光扫描点 云数据的 Ｎ Ｒ Ｓ曲面重构 技术研 究 Ｕ Ｂ
郭迎福 ，李 兵 ，陈安 华 ，王晓强 ，李鹏南
（． １ 西安交通大学 精密工程研究所 ， 陕西 西安 ７０ ４ ； ． １０ ９ ２ 湖南科技大学 机械设备健康维护省重点实验室 ， 湖南 湘潭 ４ １ ０ ） １ ２ １
平面内， 因此 ， 每次 测量 时 坐 标是 不 变 的 ， 得 的点 获 云 数据在 — 面上 ， 是按 直线 排列 的 ， Ｙ平 都 直线 上排 列 的点 云 数据 是 散 乱 的 ． 邻 两 直 线 的距 离 为 常 数 ， 相 取 决 于 扫描 系统 的步进位 移量 ．
１２ 点 云数 据的整 理 －
理成每个扫描线都有单独的一个数据矩 阵 ， 整理后再
进行原始点云数据的处理， 点云数据的整理包括点云是把激光扫描系统提供 的点
云 数据 按 扫 描线 分 块 ， 放 在 同 一 数 据 矩 阵 中 ， 就 存 也
者切片上的点云是散乱而有噪声 的， 因此必须对切 片
数 据 进行 二 次采 样 获得 最后 重 构 所需 的数据 ， 采样 曲 线 可 以利用 切 片数 据做 非 均匀 Ｂ样 条捅 值 曲线 ， 可 也 以做 误 差控制 下 的最 小 二乘 非均 匀 Ｂ样条 逼 近 曲线 ，
部分 的重叠 ，拼接后重叠部分数据的顺序是混乱 的，
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第 ２ 卷第 ３ １ 期 湖南科技大学学报（ 自然科学版 ） ２０ ０６年 ９月 Ｊｕ ａ ｏ Ｈ ｎｎＵ ｉ ｒｔ ｏ Ｓ ｉ ｃ ｏｒ ｌ ｆ ｕａ ｎ ｅｓｙ ｆ ｃ ｎｅ＆ Ｔｃｎｌ ｙＮ ｔｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉ ｎ ｎ ｖ ｉ ｅ ｅｈｏ ｇ（ ａ ａ Ｓ ｉ ｃ ｄｉ ） ｏ ｕ ｅ ｔ ｏ
摘
要 ： 用激光扫描 系统采 集的点 云数 据具有在 某一维上不 变的特点 ， 出了基 于 ＮＵＢ 利 提 ＲＳ重构 曲面的方法． 原始点 云数 在
据预 处理上 ， 采用删除 非曲面上的点云数据 、 拼接 、 排序 和点云数 据切 片等方法 ， 用最小二乘非 均匀 Ｂ样条 法对切 片点云数据 进 利 行 光滑和 必要 的数据插补 ，并 经二 次采样 后得 到重构 曲面的数据 以鼠标表面的重构过程说 明 了该 方法的有 效性 和实用性 图 ４ ，