MATLAB点云三角网格重建系统：多种子点与平坦优先生长算法实现

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的点云三角网格重建工具，利用多种子点初始化与平坦区域优先生长策略，显著提升复杂曲面及含平坦区域点云的网格生成精度与效率，适用于稀疏或稠密点云数据的高质量表面重建。

详 情 说 明

点云三角网格重建系统

项目介绍

本项目实现基于三维空间点云数据的三角网格重建，通过多种子点初始化策略和平坦区域优先生长算法，有效提高网格重建的精度和效率。系统能够对稀疏或稠密点云进行表面重建，特别适用于复杂曲面和含有平坦区域的点云数据。

功能特性

• 多种子点初始化算法：采用多种策略选择初始种子点，提高重建起始位置的合理性
• 平坦区域优先生长策略：优先在平坦区域进行网格生长，提升重建效率和质量
• Delaunay三角剖分与网格优化：基于Delaunay准则进行三角剖分，并进行后处理优化
• 完整的处理流程：包含点云预处理、特征点检测、网格生长、后处理优化等完整功能
• 多格式支持：支持PLY、PCD、TXT等多种点云输入格式和STL、OBJ等网格输出格式

使用方法

1. 准备输入数据：准备三维点云数据文件（.ply/.pcd/.txt格式）
2. 配置参数：设置种子点数量、生长阈值、平坦度判断阈值等参数
3. 运行重建系统：执行主程序开始网格重建过程
4. 获取输出结果：系统将生成三角网格模型文件和质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：建议8GB以上（根据点云数据大小调整）
• 硬盘空间：足够存储点云数据和输出结果

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括点云数据的读取与预处理、特征点检测与分析、基于多种子点策略的初始化过程、平坦区域优先的区域生长算法执行、Delaunay三角剖分计算、网格后处理优化、结果文件输出以及重建质量评估与可视化展示等功能模块的协调与调用。