【摘 要】
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针对现有三维重建算法速度较慢的问题,提出了一种基于快速Delaunay三角化的散乱数据点的三维重建算法。首先,提出一种新的平面Delaunay三角化插入点目标三角形定位算法,利用
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61462059);中国博士后科学基金面上项目(2013M542396);人社部留学人员科技活动项目择优资助(2013277);甘肃省自然科学基金资助项目(1208RJZA243);陇原青年创新人才扶持计划资助项目(201182)
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针对现有三维重建算法速度较慢的问题,提出了一种基于快速Delaunay三角化的散乱数据点的三维重建算法。首先,提出一种新的平面Delaunay三角化插入点目标三角形定位算法,利用插入点的方向搜索线与三角形是否相交以及交点个数加速目标三角形定位,不用额外判断点是否在三角形内;其次,自动检测曲面漏洞,利用凸壳的边界拼接方法进行漏洞弥补。实验结果表明,本算法不仅能较好地重建出三维模型,而且有较高的效率。
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