【摘 要】
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针对点云模型采样密度的不足,提出一种新的适应性上采样算法。算法首先采用均匀栅格法建立点云模型的拓扑关系,提高数据点K-邻域的查找效率,利用协方差矩阵求取点云模型中数
【机 构】
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滁州学院计算机与信息工程学院,滁州学院数学科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60873175);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(KJ2011Z284)
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针对点云模型采样密度的不足,提出一种新的适应性上采样算法。算法首先采用均匀栅格法建立点云模型的拓扑关系,提高数据点K-邻域的查找效率,利用协方差矩阵求取点云模型中数据点的法向量,并用法向传播算法进行法向重定向,然后检测点云模型中采样点密度不足的区域,在采样密度不足区域的点的切向矩形平面内适应性均匀采样,并把这些采样点几乎垂直投影到点云模型所在的原始曲面上,由此得到的模型即为上采样模型。该算法得到的上采样模型可以较好地补充点云模型的细节信息,能够满足点云模型的绘制和后续几何处理的需求。
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