几何建模的研究范围比较宽，有点云数据的网格重建，网格简化、几何压缩、参数化、细分平滑、网格重建、分割、变形、编辑等诸多领域。这里对主要的领域进行了简单的介绍，给出部分经典文献，对于部分专业名词进行了解释。有错误的地方希望大家指出，更欢迎大家补充，我也会间或对这个贴进行更新。1. 点云数据的网格重建(Surface reconstruction from point cloud data)我们知道，
作为高分辨率三维重建的方法之一,从单张图像生成稠密三维点云在计算机视觉领域中一直有着较高的关注度。以下文献提出了一种针对二维和三维信息融合的方法以解决三维点云稀疏难以检测远处的目标的问题。Multimodal Virtual Point 3D Detection该文献提出一种将 RGB 传感器无缝融合到基于激光雷达的 3D 识别的方法。它采用一组二维检测来生成密集的三维虚拟点，以增强原本稀疏的三维
几何处理和三维视觉几何处理：是一种计算的方法研究世界中的物理对象，通过硬件扫描生成物理对象的三维模型然后做各种处理和分析。三维视觉：传统的3D视觉是指从图像中恢复底层的三维结构。1 几何重建1.1几何重建的基本流程扫描：从不同视角观察获取深度信息。（shape from X）、激光雷达等。配准：将不同视角观察同一事物获得的多个点云合并到一起。重建：根据点云数据构建网格模型。从点云重建网格模型的关键
从点云生成 3D 网格的最快方法已经用 Python 编写了几个实现来从点云中获取网格。它们中的大多数的问题在于它们意味着设置许多难以调整的参数，尤其是在不是 3D 数据处理专家的情况下。在这个简短的指南中，我想展示从点云生成网格的最快和最简单的过程。1、介绍点云是具有 3 轴坐标(x, y, z)的点的集合。这种类型
