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题名基于局部和全局采样点云数据简化算法研究
被引量：9
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作者
付玮
吴禄慎
陈华伟
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机构
南昌大学机电工程学院
南昌航空大学航空制造工程学院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1004-1008,共5页
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基金
国家自然基金项目(No.51065021)
国家自然基金项目(No.51365037)资助
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文摘
3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通过基于点云的网格分割的非均匀网格法来提取局部点云特征,并且通过基于空间体素化方法对点云进行全局采样,然后将二者特征融合,获取最佳的简化特征效果。实验表明,该算法能够适应各种类型曲面数据的简化要求,其点云简化最大误差为0.02812,点云简化平均误差为0.000472,并与非均匀网格算法和空间体素法做比较,其简化效率高,简化误差小。由此可见,该方法简化点云不但具有较高的简化效率,同时又很好地保留了原始数据的细节特征。
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关键词
点云数据简化
体素化编码
局部点云采样
全局点云采样
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Keywords
point cloud simplification
voxelization coding
local point cloud sampling
global point cloud sampling
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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