【摘 要】
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为提高室内设计精准度、还原物体重建细节，提出基于激光点云数据的室内设计三维模型构建方法。基于自适应邻域对激光点云数据实施配准，对线状与片状的自适应邻域采取不同的配准措施；基于k-means聚类算法分割点云数据，基于Delaunay三角剖分法对点云分割区域结果进行三角面构建，为构建的三角面赋予原始点云RGB颜色信息，实现室内物体纹理映射重建。测试结果显示，该方法良好还原了室内物体的真实形态，点云配准
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才支持计划（重点）（GXYQZD2021083）； 2022年度安徽省科学研究项目（2022AH053124）； 安徽省高校哲学社会科学重点项目（2022AH053126）；
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为提高室内设计精准度、还原物体重建细节，提出基于激光点云数据的室内设计三维模型构建方法。基于自适应邻域对激光点云数据实施配准，对线状与片状的自适应邻域采取不同的配准措施；基于k-means聚类算法分割点云数据，基于Delaunay三角剖分法对点云分割区域结果进行三角面构建，为构建的三角面赋予原始点云RGB颜色信息，实现室内物体纹理映射重建。测试结果显示，该方法良好还原了室内物体的真实形态，点云配准与分割时间开销低、模型构建误差小。
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