点云模型自适应增加采样点算法

摘要：

提出一种新的点集模型自适应增加啊采样算法.算法利用最小二乘法求出点云模型上每个点的局部光滑曲面片,并由所求得的曲面多项式计算点集曲面上每个点的曲率.通过对每个点及其邻点进行Voronoi剖分,求取每个点所控制的有效采样区域,然后根据曲率在有效区域内建立采样栅格,求取有效区域内的栅格点在曲面上的投影点即为新增采样点.该方法得到的增加采样模型可以较好地保持原点云模型曲面的几何性质,同时还可以通过选择不同的栅格得到适用于不同处理要求的点云模型.

关键词：散乱点云、最小二乘法、增加采样、曲率自适应

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目060873175;江苏省高校自然科学基础研究项目07KJD460108;江苏省2009年度普通高校研究生科研创新项目CX09S-009R;南京师范大学优秀硕士论文培育项目资助

在线出版日期：2011-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2265-2271