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点云数据重构三维网格形状的新算法
被引量:
4
1
作者
袁友伟
鄢腊梅
郭庆平
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第23期4-5,10,共3页
在分析现有重构方法局限性的基础上,提出了一种基于神经网络的点云数据重构三维网格形状的新算法。首先对点云数据平滑处理;然后进行特征线提取,并以特征线为基础对曲面进行分割。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点/...
在分析现有重构方法局限性的基础上,提出了一种基于神经网络的点云数据重构三维网格形状的新算法。首先对点云数据平滑处理;然后进行特征线提取,并以特征线为基础对曲面进行分割。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点/曲面的控制网格,通过神经网络的权值约束实现曲线段/曲面片之间的光滑拼接。能显著提高逼近网格的品质,从而实现了点云数据的精确曲面重构,实际的算例结果表明该方法实用可靠。
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关键词
神经网络
反向工程
曲面建模
点云
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题名
点云数据重构三维网格形状的新算法
被引量:
4
1
作者
袁友伟
鄢腊梅
郭庆平
机构
武汉理工大学计算机科学与工程学院
株洲工
学院
计算机
科学与
技术系
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第23期4-5,10,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(50274080)
文摘
在分析现有重构方法局限性的基础上,提出了一种基于神经网络的点云数据重构三维网格形状的新算法。首先对点云数据平滑处理;然后进行特征线提取,并以特征线为基础对曲面进行分割。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点/曲面的控制网格,通过神经网络的权值约束实现曲线段/曲面片之间的光滑拼接。能显著提高逼近网格的品质,从而实现了点云数据的精确曲面重构,实际的算例结果表明该方法实用可靠。
关键词
神经网络
反向工程
曲面建模
点云
Keywords
Neural networks
Reverse engineering
Surface modeling
Cloud data
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
点云数据重构三维网格形状的新算法
袁友伟
鄢腊梅
郭庆平
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
4
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