样点邻域同构曲面约束的散乱点云法向估计

针对现有点云法向估计算法难以兼顾估计结果的精度与稳健性问题,以局部采样区域同构曲面作为样点邻域点集所反映曲面形状约束,提出一种散乱点云法向估计方法。该方法将目标样点的邻域点集作为局部样本进行曲面重建,获取插值于采样点集并与采样表面拓扑同构的局部网格曲面;对曲面局部区域高斯映射结果进行聚类分析,获取目标样点的各向同性邻域面;基于面片的正则度以及面片至目标样点的测地距离,确定目标样点各向同性邻域面片法向的加权均值,并将所得结果作为目标样点的法向估计结果。试验结果表明,该方法在点云数据信噪比为40 dB的情况下可保证98%以上样点法向估计偏差在10°以内,可稳健处理含有噪声以及采样不均匀等缺陷的散乱点云法向估计问题,对于含尖锐特征的点云亦能准确估计样点法向,且具有较高的计算效率。