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散乱点云的自适应α-shape曲面重建
引用本文:何华,李宗春,李国俊,阮焕立,隆昌宇.散乱点云的自适应α-shape曲面重建[J].计算机应用,2016,36(12):3394-3397.
作者姓名:何华  李宗春  李国俊  阮焕立  隆昌宇
作者单位:1. 信息工程大学 地理空间信息学院, 郑州 450001;2. 北京卫星导航中心, 北京 100094;3. 北京卫星环境工程研究所, 北京 100094
基金项目:国家自然科学基金资助项目(41274014);航天器高精度测量联合实验室基金资助项目(201501)。
摘    要:针对α-shape算法不适用于散乱非均匀点集曲面重建的问题,提出了一种基于点云数据局部特征尺寸(LFS)的自适应α-shape曲面重建改进算法。首先,以采样点的k-邻近点计算出负极点逼近曲面中轴(MA);然后,根据近似中轴计算曲面在采样点处的局部特征尺寸,并依据局部特征尺寸对原始点云进行非均匀降采样;最后,根据三角面片的外接球半径和对应的α值自适应重建出物体表面。与α-shape算法相比,所提算法可以有效合理地减少点云数据量,点云简化率达到70%左右,同时重建结果中冗余三角面片更少且基本没有孔洞。实验结果表明,所提算法能够自适应地重建出非均匀点集的表面。

关 键 词:α-shape算法  局部特征尺寸  曲面重建  点云简化  自适应  
收稿时间:2016-06-16
修稿时间:2016-09-06
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