PCL 点云Delaunay三角剖分

一、算法原理

1、算法流程

  Delaunay三角剖分是连接计算机视觉与计算机图形学的桥梁，将三维空间内散乱点云连接成优化的空间三角网格，反映数据点与其邻近点间的拓扑连接关系，保持点云数据全局信息且建立局部关联性，建立起的三角网体现散乱数据集所代表的目标物体的拓扑结构。
  特性１　三角网是唯一的，在Delaunay三角网中任一三角形的外接圆范围内不存在其他点，空圆特性如图1（ａ）所示。
  特性２　在散点集形成的三角剖分中，Delaunay三角剖分所形成的三角形的最小角最大，交换两个相邻的三角形构成凸四边形的对角线后，两个内角的最小角不再增大，最大化最小角特性如图1（ｂ）所示。