【摘 要】
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由非接触式扫描方法获得的点云数据存在大量的冗余点,为便于模型重构,提出了一种新的基于动态网格k邻域搜索的点云精简方法.首先对点云进行k邻域搜索,在k邻域搜索过程中采用
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院; 科廷大学计算机学院;
【基金项目】
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国家自然基金项目(51705304);上海市自然科学基金项目(16ZR1413400)
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由非接触式扫描方法获得的点云数据存在大量的冗余点,为便于模型重构,提出了一种新的基于动态网格k邻域搜索的点云精简方法.首先对点云进行k邻域搜索,在k邻域搜索过程中采用动态网格的方法快速寻找k邻域点;然后根据数据点的k邻域计算点的曲率、点与邻域点法向夹角的平均值、点与邻域点的平均距离,并利用该三个参数定义特征判别参数和特征阈值,比较大小,对特征点进行提取;最后利用包围盒法对非特征点进行二次精简,将精简后的点云与特征点拼接,实现精简目的.实验结果表明,本文方法相比与其他k邻域搜索方法,提高了计算效率,并且将特征提取与二次精简方法相结合,既可保留模型的几何特征,又避免空洞区域的产生,在精度和速度上都得到很好的效果.
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