散亂點云的自適應α-shape曲面重建
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標簽：曲面重建(1637)
針對a-shape算法不適用于散亂非均勻點集曲面重建的問題，提出了一種基于點云數據局部特征尺寸（ LFS）的自適應a-shape曲面重建改進算法。首先，以采樣點的K鄰近點計算出負極點逼近曲面中軸（MA）；然后，根據近似中軸計算曲面在采樣點處的局部特征尺寸，并依據局部特征尺寸對原始點云進行非均勻降采樣；最后，根據三角面片的外接球半徑和對應的a值自適應重建出物體表面。與a-shape算法相比，所提算法可以有效合理地減少點云數據量，點云簡化率達到70%左右，同時重建結果中冗余三角面片更少且基本沒有孔洞。實驗結果表明，所提算法能夠自適應地重建出非均勻點集的表面。
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