基于分层聚类和拓扑连接模型的点云自适应简化

摘要：

激光扫描测量在大尺寸海量点云数据采集中具有显著的优势,针对海量高密度线扫描点云采样中普遍存在的采样效率低、曲率适应性差的问题,在初始分层聚类建立K邻域的基础上,通过分析线状点云的空间几何特征,提出了线扫描点云矢量边对衍生算法,建立了拓扑连接模型;研究了基于线扫描点云特征参数的局部法矢加权系数计算方法,估算了拓扑结构中任意数据内点的局部法矢;构建了以法矢方差为细分准则的非均匀细分模型,实现了对高曲率初始类的非均匀细分.通过试验验证了算法的实用性.

关键词：激光扫描、数据简化、分层聚类、拓扑连接、非均匀细分、逆向工程

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.75(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51205015和国家留学基金项目201406025039

在线出版日期：2017-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：416-423