基于邻域重心约束的点云模型光顺算法

从统计的角度分析点云模型的光顺除噪，并提出了一个针对随机噪声的邻域重心约束光顺算法．此方法通过极小化邻域重心约束的局部邻域目标函数达到局部光顺的目的，不需要进行表面重构并保证选代过程中点云模型主体形状不变，有效地克服了拉普拉斯算子所造成的过度收缩与聚集现象．实验表明此方法不仅计算稳定、速度快，而且简便易用．     

一般点模型的交互式布尔运算

提出了一个适用于一般点模型的交互式布尔运算算法，此算法由4个步骤组成．首先将点模型表示为自适应的三色八叉树，然后利用自适应八叉树结构加速内外测试．对于局部采样密度不一致的相交区域或曲率太大容易导致较大求交误差的地方，实行了自适应细分加密采样；重采样相交的部分以获得更精确的求交结果．与已有的点模型布尔运算方法相比，该算法适用于一般的实测点云数据，包括少量噪声的点模型、非均匀采样以及不同分辨率点模型之间的交互式布尔运算。