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基于曲率特征的点云快速简化算法
被引量：
11
1
作者
代星
崔汉国
胡怀宇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第11期3030-3032,共3页
为了提高实体反求的效率,提出一种点云快速简化算法。该算法依据特征点群曲率变化的特点在点云邻域拟合曲面上搜寻特征点并进行储存,依据搜寻结果对点云进行特征点分布评估,并根据评估结果设定相应的简化距离对点云进行简化。算法充分...
为了提高实体反求的效率,提出一种点云快速简化算法。该算法依据特征点群曲率变化的特点在点云邻域拟合曲面上搜寻特征点并进行储存,依据搜寻结果对点云进行特征点分布评估,并根据评估结果设定相应的简化距离对点云进行简化。算法充分保留了特征区域点云,使得简化后的点云能够较好地表达形状,整个搜寻过程只针对高斯曲率极值点的附近点,相对于需要在全局上进行曲率计算的传统简化算法,该算法在运行速度上具有明显优势。
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关键词
反求工程
点
云
特征
点
搜寻
曲率
计算
高斯曲率极值点
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题名
基于曲率特征的点云快速简化算法
被引量：
11
1
作者
代星
崔汉国
胡怀宇
机构
海军工程大学船舶与动力学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第11期3030-3032,共3页
文摘
为了提高实体反求的效率,提出一种点云快速简化算法。该算法依据特征点群曲率变化的特点在点云邻域拟合曲面上搜寻特征点并进行储存,依据搜寻结果对点云进行特征点分布评估,并根据评估结果设定相应的简化距离对点云进行简化。算法充分保留了特征区域点云,使得简化后的点云能够较好地表达形状,整个搜寻过程只针对高斯曲率极值点的附近点,相对于需要在全局上进行曲率计算的传统简化算法,该算法在运行速度上具有明显优势。
关键词
反求工程
点
云
特征
点
搜寻
曲率
计算
高斯曲率极值点
Keywords
reverse engineering
data point
characteristic point search
curvature estimation
maximal point of Gaussian
分类号
TP391.7 [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
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1
基于曲率特征的点云快速简化算法
代星
崔汉国
胡怀宇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
11
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