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摘要:
基于海量测量点云数据加工处理的关键是通过获得点云的局部特征拓扑结构来精简数据,而其算法的效率尤为重要.本研究首先对缺乏足够几何拓扑信息的点云,建立每个数据点邻近点的几何拓扑信息,同时综合运用重构管道曲面和随机霍夫变换算法,对立木树干进行拟合.实验结果表明,其效果明显优于双三次Bezier曲面插值拟合法.然后改进求取K近邻获取拓扑信息的算法,也得到了良好的精简效果.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于点云数据的立木树干局部曲面拟合及拓扑结构
来源期刊 山东大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 点云 立木 K近邻 曲面拟合 拓扑结构
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 机器学习与数据挖掘
研究方向 页码范围 42-47
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2012.193
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 业宁 南京林业大学信息科学技术学院 83 805 16.0 24.0
2 云挺 南京林业大学信息科学技术学院 40 138 7.0 8.0
3 叶雯 南京林业大学信息科学技术学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
点云
立木
K近邻
曲面拟合
拓扑结构
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
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
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3095
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14
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