【摘 要】
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针对光学测量中多幅点云的数据融合，提出了一种基于法向约束的多幅点云融合算法．该算法首先对多幅点云法向滤波，通过2幅点云的双向查找来寻找种子点，在点的法向方向寻找2幅点云中
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,阿南科技大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目(2007AA04Z124);江苏省科技支撑计划资助项目(BE2008058)
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针对光学测量中多幅点云的数据融合，提出了一种基于法向约束的多幅点云融合算法．该算法首先对多幅点云法向滤波，通过2幅点云的双向查找来寻找种子点，在点的法向方向寻找2幅点云中对应的k邻域，计算邻域点的加权和，而融合点是种子点沿其法向移动的结果．与平均聚类法相比，该方法获得的模型表面更加光顺，特征更明显，点的分布也更均匀，对于包含粗大匹配误差的多幅点云模型的融合具有较好的效果．
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