论文部分内容阅读
本文提出了一种散乱数据点云的简化算法,即指定数据点间的临界距离,若测量点间的距离小于临界值,则两点中的一个将被删除。这种简化方法直接以测点间的距离为是否进行简化的判定依据,不需要反复遍历寻优,所以在同样删除率的情况下,按指定距离进行简化比按指定数据点个数进行简化速度快得多。本算法的运行效率高,且思想简单易于实现;最后基于二维Delaunay三角剖分技术快速地实现每个数据点的局部拓扑重建,输出结果为最常用的三角网格表示。