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提出一种特征保持的基于紧支径向基函数的点云简化算法。算法采用迭代简化的策略:使用改进的k_近邻算法计算点的k邻域,并根据每个点的局部最小二乘拟合曲面多项式计算每个点的高斯曲率;根据选择的紧支径向基函数,建立与点曲率和基函数支撑半径内点云密度相关的评估函数来评估点的重要性,删除函数值最小的点;更新与删除点相关的函数值,迭代删除值最小的点直到满足简化要求。实验结果表明,该方法能够精确地控制简化后点云的数量,尖峰信噪比高,且能够较好地保持点云的特征。