Tengo un cubo cartesiano 3D. Para cada punto en este cubo hay un valor de densidad correspondiente. Cuando la densidad cambia repentinamente, significa que hay una cavidad. Ahora para encontrar la cavidad, calculo el gradiente en cada punto del cubo. Esto me da una nube de puntos en la superficie de la cavidad. Ahora quisiera engranar la superficie de la cavidad dada la nube de puntos.Algoritmo de reconstrucción de superficie impermeable para nube de puntos organizada
Lamentablemente no tengo ninguna experiencia con la reconstrucción de la superficie y me pregunto si alguien puede recomendar un algoritmo adecuado que produzca una superficie cerrada de la cavidad?
El cubo es bastante grande, por lo que una nube de puntos de la superficie de una cavidad puede ser fácilmente de 500,000 puntos o más. He leído esta publicación: robust algorithm for surface reconstruction from 3D point cloud? que me parece útil. Sin embargo, parece que el problema que estoy enfrentando es más sencillo, ya que:
- Las coordenadas de los puntos son siempre entero
- La distribución de puntos es aún
- La distancia de un punto a su vecino más cercano es 1, sqrt (2) o sqrt (3)