Хотя технология 3D-лазерного сканирования эффективно создает точные трехмерные модели, при измерении объектов с вогнутыми поверхностями или узкими щелями части области формируют дыры в облаке точек из-за затенения света, что влияет на целостность модели и последующее применение. Традиционные методы восстановления в основном полагаются на интерполяцию или аппроксимацию поверхности, что может привести к неравномерной кривизне и потере деталей в зоне восстановления. Для решения этой проблемы предложен метод распознавания и восстановления дыр в лазерных облаках точек на основе улучшенного отталкивания граничных точек. Используется алгоритм взвешенного локального оптимального проецирования для оптимизации распределения точек, а через анализ нормалей и ограничение локальной плотности точно определяется граница дыр. Максимальный угол используется для фильтрации ложных граничных точек, чтобы избежать ошибочного определения областей с большой кривизной как поврежденных; одновременно разработана динамическая модель поля отталкивающей силы, которая с учетом топологии соседних точек кольцевого соседства генерирует путь заполнения, обеспечивая геометрическую согласованность восстановленного облака точек с исходной моделью; в завершение, медианный фильтр применяется для согласования гладкости восстановленного облака с общим облаком. Экспериментальные результаты показывают, что данный метод эффективно распознает и восстанавливает дыры на различных сложных моделях, где уровень восстановления модели Camel достигает 98,7%, а различие в плотности облака точек составляет всего 4,2%. Время восстановления значительно лучше по сравнению с методами LS-SVM, Poisson, PU-Net и SeedFormer — всего 11,7% от времени SeedFormer. Данный метод обладает явными преимуществами в сохранении геометрической структуры и восстановлении деталей, предоставляя эффективное и надежное решение для восстановления дыр лазерных облаков точек.

лазерное облако точек;распознавание дыр;восстановление облака точек;отталкивание граничных точек