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摘要:
利用传统点云精简算法进行散乱点云简化会导致点云模型部分细节特征的丢失或模糊以及影响非平面区域的光顺性。针对这些问题,提出基于自适应椭圆距离的点云分区精简算法。首先,通过对邻域点集进行微切平面与局部曲面的拟合,计算出各点的法矢及曲率等;其次,利用所得几何特征信息,提取点云边界特征以及完成点云平面区域与非平面区域的划分;最后,采用改进后的精简算法对不同区域进行简化。实验结果表明,该算法不但能够快速完成符合要求精简率的数据简化,还能保护点云模型的细节特征以及保证模型非平面部分的光顺性。经过软件分析得出,精简后模型与原始模型的距离误差的标准偏差为0.015 mm。
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文献信息
篇名 基于自适应椭圆距离的点云分区精简算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 点云精简 四元数 最小距离法 点云分区 边界提取
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 应用技术与研究
研究方向 页码范围 42-45
页数 4页 分类号 TP391
字数 3384字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.02.010
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 俞涛 南昌大学机电工程学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
点云精简
四元数
最小距离法
点云分区
边界提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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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
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