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随着科技的发展，越来越多的领域开始关注三维表面重建技术。表面重建技术是将三维点云数据转换为具有几何形状的三维表面模型的过程。在实际应用中，表面重建涉及到许多领域，比如工业设计、医学图像处理、地质勘探、虚拟现实等。其中，表面重建算法是关键因素之一。
目前，常见的表面重建算法有TIN、Delaunay、Poisson、Marching Cubes、Surface Reconstruction等。然而，在实际应用中，这些算法还存在一些问题，比如精度不高、计算量大、对噪声数据敏感等。因此，本文将介绍一种改进的表面重建算法及其并行化研究。
改进的表面重建算法基于Point Set Surfaces (PSS)方法。PSS方法是一种点云重建技术，它将点云数据看作一个离散的样本，通过拟合曲面函数来重建三维表面模型。在此基础上，本文提出了一种改进的PSS算法。具体来讲，通过引入一个新的权重函数，该算法可以有效地减少噪声对表面重建的影响，并且提高了表面重建的精度。
改进的算法可以概括为以下几步：
（1）对点云数据进行预处理，包括去噪、重采样和边缘检测等。
（2）构建点云的k近邻图，并计算每个点的权重值。
（3）通过对点云进行拟合，计算每个点的法向量。
（4）将点云的每个点投影到拟合曲面上，得到曲面重建后的点集。
（5）通过三角化算法构建三角网格。
此外，为了提高运算速度，本文还对改进的PSS算法进行了并行化处理。采用CPU/GPU协同计算的方式，将计算任务分配给CPU和GPU分别处理，以优化算法的执行效率。
实验结果表明，改进的PSS算法相比传统的PSS算法在重建精度和抗噪能力方面都有所提升。并且，通过使用GPU进行并行计算，算法的速度也得到了明显的提升。
总之，本文提出了一种改进的表面重建算法及其并行化研究。该算法通过引入新的权重函数，有效地减少了噪声对表面重建的影响，提高了表面重建的精度。同时，采用并行化计算的方式，加快了算法的运算速度，为实际应用提供了一种可行的解决方案。