【摘 要】
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反求工程中，由三维测距仪获取的点云常常存在空洞，给后期的几何建模工作带来很大的困难。本文在已有的边界提取与曲面重建方法的基础上，提出了一种基于点模型的点云空洞检测与修
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反求工程中，由三维测距仪获取的点云常常存在空洞，给后期的几何建模工作带来很大的困难。本文在已有的边界提取与曲面重建方法的基础上，提出了一种基于点模型的点云空洞检测与修复方案，关键技术如下：
（1）提出了一种节省内存的K最近邻算法，该方法通过一种压缩式KD树结构，可极大减少运行时所需的内存空间，同时提供与经典KD树基本相当的搜索效率。
（2）改进了一种基于点模型的点云边界提取算法，对原算法由于参数设置不当产生的误提问题进行了修正，改进后的方法可自动提取点云的内外边界，并自动剔除非边界点。
（3）将一种改进的支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）算法引入空洞修复问题，通过采用核向量机（Core Vector Machine，CVM）解决了SVR复杂度过高的问题。以该SVR估计空洞区域所服从的隐式曲面，并通过重采样最终实现空洞修复。
实验结果表明，本文提出的边界检测与修复算法，能够自动提取点云中的内外边界，修复指定残缺区域，恢复得到的点云补丁能够与原始采样数据平滑融合，效果较好。
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