空间分割与曲率相融合的点云精简算法研究

• 作者: 李海伦 葛源坤 黎荣
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: K-邻域 曲率 空间分割 最小距离 包围盒
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1997-2000
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.106

摘要

非接触式扫描方法获得点云数据存在大量的冗余数据.为便于模型重构,针对点云数据精简是必不可少的数据预处理手段,提出了一种基于空间分割和曲率特征信息的点云数据精简算法.通过K-邻域计算、二次曲面拟合、曲率估算和曲率阈值可调的数据分区等关键精简技术,实现了对同一数据不同区域应用不同精简算法,进行不同比例的数据精简.实例验证表明,该算法能适应各种类型曲面数据的精简要求,保证精简效率的同时,很好地保留点云的特征信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎荣	西南交通大学机械工程学院先进设计制造技术研究所	45	176	7.0	11.0
2	葛源坤	西南交通大学机械工程学院先进设计制造技术研究所	2	39	2.0	2.0
3	李海伦	西南交通大学机械工程学院先进设计制造技术研究所	3	41	2.0	3.0