杜辉，郑长亮，苗春雨，张小孟

（1. 北京电子科技职业学院电信工程学院，北京 100176；2. 杭州安恒信息技术股份有限公司，浙江 杭州 310051）

1 引言

随着无人机、激光雷达等技术的不断发展，建筑物、山地、医学、无人驾驶等场景都需要对实体进行三维重建[1-3]。三维重建研究中点的云配准与拼接技术是重点研究内容，随着用户对三维模型精度需求的提升，点云处理算法的可靠性要求也逐步提高。由于测量设备（如激光雷达）很难一次性完成对一个三维物体的点云数据采集，因此需要在多个角度分别采集三维物体的不同面，最后将不同角度采集的点云配准、拼接，才能得到一个完整的三维模型。综上所述点云的配准与拼接准确率将直接决定建模的精度。高精度的三维重建算法在未来5G、6G 等通信领域具有重要的作用，如采用三维重建算法可应用于5G、6G 等研究中的建模问题[4-5]。

目前国内外学者在三维重建领域已取得丰厚的成果，如Karg 等[6]通过捕获车辆第一、二矩阵边界并确定第一、第二矩形是否为同一辆车的边界，最后根据第一、二矩形和侧面方向完成对车辆的三维重建。陈佳舟等[7]针对图像点云存在噪声干扰问题，提出一种文物三维重建点云误差点的自动剔除方法，利用三维重投影方法计算三维点在图像中的可见概率并剔除噪声点，然后基于空间扩散聚类方法去除图像冗余点，完成对文物的三维重建。Rao 等[8]提出了一种基于莫尔斯理论中的3 种临界点的快速且精确的点云仿射不变特征检测和匹配方法，该方法定量评估重建模型的准确性。……