Point cloud merging for complete 3D surface reconstruction

Abstract

Šiame straipsnyje nagrinėjama trimačių paviršių rekonstravimo pagal nestruktūrizuotų taškų rinkinius problema. Ši problema būdinga daugeliui mokslo ir technikos sričių, tarp jų ir kompiuterinei grafikai ir regai. Nestruktūrizuotų taškų rinkinius galima generuoti įvairiais būdais, pavyzdžiui, naudojant lazerinius skenerius, kompiuterinę tomografiją, vaizdavimą naudojant magnetinį rezonansą, daugiakamerines regos sistemas. Straipsnyje aprašytas nestruktūrizuotų taškų rinkinio sujungimo metodas, leidžiantis apskaičiuoti pradinį sukimąsi ir slinktį tarp įvairiais stebėjimo kampais išsidėsčiusių taškų rinkinių. Sekant žymeklio padėtį, galima skenuoti objektus ir registruoti nestruktūrizuotų taškų rinkinius realiu laiku bei dideliu tikslumu.

This article addresses the problem of reconstructing 3D surfaces from unorganized point sets (also known as point clouds). This issue is common to many different areas of science and engineering, including computer graphics and computer vision. Unorganized point sets can be acquired in different ways, e.g., using laser scanners, computer tomography, magnetic resonance imaging, multicamera vision systems, etc. This paper presents a method for point cloud merging that allows calculating the initial rotation and translation between point clouds of different viewing angles. By tracking the marker’s position, scanning and point cloud registration can be done in real time and with high accuracy.