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三维栅格法在数据点云精简中的应用

Data Point Reduction Using a 3-Dimensional Cube Algorithm

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【作者】 朱冒冒冯祖军郭建华鞠鲁粤

【Author】 ZHU Mao-mao, FENG Zu-jun, GUO Jian-hua, JU Lu-yue (Reverse Engineering Laboratory, Shanghai University, Shanghai 200444, China)

【机构】 上海大学逆向工程研究室上海大学逆向工程研究室 上海200444上海200444上海200444

【摘要】 在均匀栅格法精简数据点云的基础上,提出了三维栅格法对数据点云再精简的算法.该算法首先建立数据点的邻近结构,计算其曲率变化,在此基础上实现了数据点的自适应精简.算法的的特点是可以根据不同的精度自动在曲率变化大的地方采得较多的样点,在曲率变化小的地方采取相对少的样点.文中的应用实例表明,该算法可以保证在满足指定精度要求的条件下,得到更合理的精简效果.

【Abstract】 In order to reduce data point, a 3-dimensional cube-algorithm is proposed based on a uniform cube-algorithm. This method is characterized by the fact that, according to different precision, the number of sample points is in direct proportion to the variety of curvature. Some practical examples given in this paper show that the method can reduce the data point more effectively on certain given condition.

  • 【文献出处】 上海大学学报(自然科学版) ,Journal of Shanghai University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2005年03期
  • 【分类号】TP274.2
  • 【被引频次】38
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