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摘要:
点云边界是曲面的重要特征之一,边界线的快速准确提取对于提高曲面重构的效率和质量具有重要意义。首先,采用基于kd-tree搜索的方法建立点云空间拓补关系,进行K邻域快速搜索,以采样点及其K邻域作为局部型面参考依据拟合微切平面,将其向微切平面投影;其次,在微切平面上建立局部坐标系,并对投影点进行参数化,根据邻域点集在采样点处的场力大小之和可以表示点集的平均作用来识别点云的边界特征点;最后,从提高边界线连续性的角度,利用NURBS曲线插值方法连接边界线。实验结果表明,该算法可以快速、有效地提取出点云的边界特征点,并得到C2连续的边界线,满足曲面重构的要求。
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内容分析
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文献信息
篇名 一种基于散乱点云的边界提取算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 散乱点云 kd-tree K邻域 微切平面 边界提取 NURBS
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 264-268
页数 5页 分类号 TP391
字数 3540字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.11.067
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 吴禄慎 南昌大学机电工程学院 91 942 17.0 26.0
2 陈华伟 南昌大学机电工程学院 40 526 13.0 22.0
3 晏海平 南昌大学机电工程学院 3 60 3.0 3.0
4 高项清 南昌大学机电工程学院 3 52 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
散乱点云
kd-tree
K邻域
微切平面
边界提取
NURBS
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
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47
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101489
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