[发明专利]基于几何特征性的点云简化方法无效
| 申请号： | 201310493572.3 | 申请日： | 2013-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN103530899A | 公开（公告）日： | 2014-01-22 |
| 发明（设计）人： | 王仁芳 | 申请（专利权）人： | 浙江万里学院 |
| 主分类号： | G06T15/20 | 分类号： | G06T15/20;G06F17/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 315100*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于几何特征性的点云简化方法，步骤包括：通过构造3D采样点最近邻域集的移动最小二乘曲面，计算采样点的法向，并通过协方差分析邻域点集，估算采样点的曲率；通过分析采样点的法向投票张量，计算采样点的特征边性，并据此将点云数据分解为强边性和非强边性两部分；利用MeanShift聚类对非强边性部分进行表面区域几何特征相似性聚类；依据曲率阈值和搜索半径，对强边性部分和各类簇重采样，完成曲率自适应的简化。本发明依据曲率阈值和搜索半径，对点云数据进行保证了平坦区域采样密度的曲率自适应简化。因此，采用本发明能够对点云数据进行保持特征边界和曲面细节的高质量简化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 几何 特征 简化 方法 | ||
【主权项】：
一种基于几何特征性的点云简化方法，其特征在于，所述简化方法包括下述步骤：(1)构造采样点pi最近邻域点集的移动最小二乘曲面，由此计算法向；(2)协方差分析邻域点集，估算采样点pi的曲率；(3)分析采样点pi的法向投票张量，计算特征边性，并据此分解点云数据为强特征边性部分和非强特征边性部分；(4)利用Mean Shift算法聚类，划分非强特征边性部分为类簇集；(5)重采样强特征边性部分和各类簇。
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