【摘 要】
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点云数据压缩是逆向工程产品建模中必要的数据预处理手段之一.常见的数据压缩算法未考虑点云边界数据点的保留问题,因此在大比例压缩过程中会出现边界数据丢失的情况,从而破
【机 构】
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浙江工业大学软件学院,浙江大学计算机学院
【基金项目】
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科技部专项基金，中国科学院资助项目
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点云数据压缩是逆向工程产品建模中必要的数据预处理手段之一.常见的数据压缩算法未考虑点云边界数据点的保留问题,因此在大比例压缩过程中会出现边界数据丢失的情况,从而破坏了数据的完整性.为此,提出了一种利用点云数据小邻域内点的相邻关系来检测边界特征点的算法.该算法能检测出点云数据的内、外边界特征点,同时对边界上的点进行排序,检测出边界特征点中的过渡点,最后构建点云轮廓的边界多边线.该算法不仅能满足在点云数据压缩过程中检测并保留边界特征点的要求,而且生成的边界多边线也为后面的3维模型重建奠定了基础.
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