【摘 要】
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由于三维离散数据具有分布稠密、不均匀，空间拓扑结构未知等特点，突出了大规模散乱数据预处理的重要性。针对空间散乱数据，提出了一种基于径向基函数（RBF）隐式模型的快速曲面重建
【机 构】
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哈尔滨工业大学深圳研究生院,哈尔滨工业大学航天学院
【基金项目】
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2007年深圳市重点实验室产学研资助项目
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由于三维离散数据具有分布稠密、不均匀，空间拓扑结构未知等特点，突出了大规模散乱数据预处理的重要性。针对空间散乱数据，提出了一种基于径向基函数（RBF）隐式模型的快速曲面重建方法，并实现了隐式曲面的可视化。基于空间法向量约束和主元分析两种方法进行数据简化和特征提取，采用K—D Tree数据结构进行空间数据分割，将全局模型转化为局部的RBF模型，从而通过求解线性方程组得到模型的权值系数。最后，在局部交叠空间光滑拼接，得到一个代数表达形式的光滑曲面。实验结果表明，该方法适用于任意复杂物体的三维曲面重建，而且具有
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