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特征保持的点模型简化技术研究
引用本文:倪彤光,顾晓清,杨长春.特征保持的点模型简化技术研究[J].计算机工程与应用,2010,46(21):202-204.
作者姓名:倪彤光  顾晓清  杨长春
作者单位:江苏工业学院 信息科学与工程学院,江苏 常州 213164
基金项目:江苏省高校自然科学研究计划项目,江苏省教育厅自然科学研究指导性计划,江苏工业学院校基金 
摘    要:提出一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息的散乱点集为处理对象,特征保持的点云数据简化的方法。通过直接在散乱点上计算曲率的方法,将数据点分为特征点和非特征点两类,分别应用不同参数的均值漂移聚类算法进行简化。实验结果表明算法既能有效简化点云数据,而且很好地保留了原网格模型的特征信息。

关 键 词:点模型简化  曲率  均值漂移  
收稿时间:2009-1-9
修稿时间:2009-3-23  

Research on feature-preserving method of point-sampled model simplification
NI Tong-guang,GU Xiao-qing,YANG Chang-chun.Research on feature-preserving method of point-sampled model simplification[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(21):202-204.
Authors:NI Tong-guang  GU Xiao-qing  YANG Chang-chun
Affiliation:School of Information Science & Engineering,Jiangsu Polytechnic University,Changzhou,Jiangsu 213164,China
Abstract:A feature-preserving method to reduce point cloud data from different scans is proposed.The source data may include no additional information other than coordinates of the measured points.Based on the curvature estimation,the cloud data can be simplified with mean-shift clustering algorithm effectively.Experimental results show that the algorithm is efficient and features of the original mesh can be preserved perfectly.
Keywords:point-sampled model simplification  curvatures on surface  mean-shift
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