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一种基于SfM重建点云的三角网格化算法
被引量：
3
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作者
陈庭旺
王庆
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第2期794-796,800,共4页
针对SfM重建点云的曲面建模问题,提出一种改进的区域增长网格化算法。定义k近邻影响域提高拓扑稳定性,引入二叉排序树高效地组织候选三角片,采用无向环搜索策略完成孔洞的检测,最终获得完整的三角网格面。实验结果表明,该算法相比于Poss...
针对SfM重建点云的曲面建模问题,提出一种改进的区域增长网格化算法。定义k近邻影响域提高拓扑稳定性,引入二叉排序树高效地组织候选三角片,采用无向环搜索策略完成孔洞的检测,最终获得完整的三角网格面。实验结果表明,该算法相比于Possion曲面重建,在获得高的重建精度的同时显著提高了计算效率,有助于提升3D曲面重建与模型表现的性能。
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关键词
三角网格化
区域增长
K近邻
影响域
二叉排序树
无向环搜索
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题名
一种基于SfM重建点云的三角网格化算法
被引量：
3
1
作者
陈庭旺
王庆
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第2期794-796,800,共4页
基金
国家"863"计划资助项目(2007AA01Z314)
国家自然科学基金资助项目(60873085)
新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-06-0882)
文摘
针对SfM重建点云的曲面建模问题,提出一种改进的区域增长网格化算法。定义k近邻影响域提高拓扑稳定性,引入二叉排序树高效地组织候选三角片,采用无向环搜索策略完成孔洞的检测,最终获得完整的三角网格面。实验结果表明,该算法相比于Possion曲面重建,在获得高的重建精度的同时显著提高了计算效率,有助于提升3D曲面重建与模型表现的性能。
关键词
三角网格化
区域增长
K近邻
影响域
二叉排序树
无向环搜索
Keywords
triangulation
region growing
k-nearest neighbor
influence region
binary sort tree
undirected loop searching
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于SfM重建点云的三角网格化算法
陈庭旺
王庆
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
3
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