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摘要:
点云数据压缩是逆向工程产品建模中必要的数据预处理手段之一.常见的数据压缩算法未考虑点云边界数据点的保留问题,因此在大比例压缩过程中会出现边界数据丢失的情况,从而破坏了数据的完整性.为此,提出了一种利用点云数据小邻域内点的相邻关系来检测边界特征点的算法.该算法能检测出点云数据的内、外边界特征点,同时对边界上的点进行排序,检测出边界特征点中的过渡点,最后构建点云轮廓的边界多边线.该算法不仅能满足在点云数据压缩过程中检测并保留边界特征点的要求,而且生成的边界多边线也为后面的3维模型重建奠定了基础.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 点云数据压缩中的边界特征检测
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 散乱点云 边界点 BSP树 点云压缩
年,卷(期) 2005,(2) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 164-169
页数 6页 分类号 TP391
字数 3504字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2005.02.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张三元 浙江大学计算机学院 95 1145 20.0 30.0
2 陈志杨 浙江大学计算机学院 8 256 6.0 8.0
3 QIAN Jin-feng 浙江工业大学软件学院 1 77 1.0 1.0
4 叶修梓 浙江工业大学软件学院 1 77 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
散乱点云
边界点
BSP树
点云压缩
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
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17
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