测量点集的简化及其隐式曲面重建误差分析

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1、测量点集的简化及其隐式曲面重建误差分析第12卷第11期2007年11月中国图象图形JournalofImageandGraphicsVo1.12.No.11NOV..2007测量点集的简化及其隐式曲面重建误差分析王宏涛张丽艳杜佶李忠文周儒荣(南京航空航天大学CAD/CAM工程研究中心,南京210016)摘要基于测量点集的模型重建是逆向工程中的关键环节,为提高模型重建精度和重建效率,保证为模型重建提供必需的信息,简化测量点集,分析重建误差是十分必要的.首先实现了一种测量点集的快速简化算法,然后提出了采用紧支撑径向基函数建立简化后点集的隐式曲

2、面方程,从而实现重建误差分析的方法.实例结果表明,本文简化算法效率较高,效果良好,运用隐式曲面实现的重建误差分析为简化测量点集提供了误差依据.关键词点集简化隐式曲面重建紧支撑径向基函数误差分析中图法分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1006.8961(2007)11.2114.05SimplificationandErrorAnalysisBasedonImplicitSurfaceforMeasuringPoint-setsWANGHong—tao,ZHANGLi—yah,DUji,LIZhong—wen,ZHOURu—rong

3、(ResearchCenterofCAD~CAMEngineering,№njingUniversityofAeronautics&Astronautics,^,口njing210016)AbstractThemodelreconstructionbasedonmeasuringpoint-setsisakeystepinthereverseengineering,itisquitenecessarytosimplifythemeasuringpoint—setsandanalyzethereconstructionerrorin

4、ordertoimprovethereconstructionprecisionandthereconstructionefficiencyandprovideessentialinformationforthemodelreconstruction.Inthispaper,anewsimplificationalgorithmformeasuringpoint—setsisrealizedfirstly,andthenanovelmethodforreconstructionerroranalysiswherethesimplified

5、point—setisfittedbyanimplicitsurfacebasedoncompactlysupportedradialbasisfunctionispresented.Theexperimentalresultsshowthatthesimplificationalgorithmhashigherefficiencyandbettereffect,theerroranalysisresultsbasedonimplicitsurfacecanrestrictsimplificationquantitywithintheli

6、mitationofreconstructionprecision.Keywordspoint?setssimplification,implicitsurfacereconstruction,compactlysupportedradialbasisfunction,erroranalysis1引言基于测量数据的模型重建是逆向工程中的关键环节,过分密集的测量数据有时不仅不会提高模型重建的精度,而且会严重影响模型重建等后续处理的效率,因此在保证能为模型重建提供必需信息的前提下,简化测量数据点集,分析重建误差是十分必要的.许多学者对点集的简

7、化问题展开了研究,张等人在用Riemann图建立数据点间邻接关系的基础上,提出了按给定数据点个数,数据点间距离及数据点法向精度等3种简化海量数据的准则;Weir等人首先将数据点集的最小包围盒分成若干大小相等的立方体,然后在每个含点立方体内保留一个与立方体中心最近的数据点,实现了点集的简化;Sun等人对上述算法进行了改进,实现了立方体的优化划分;Liu等人运用一张参考平面,根据给定误差将点集递归地划分成若干区域,在每一区域保留特征点,运用数字图像压缩技术实现了点集的简化;Pauly等人和Mederos等人运用聚类方法实现了数据点集的快速递归

8、划分,并运用移动最小二乘(movingleastsquares,MLS)法实现了点集的简基金项目:霍英东教育基金会第九届高校青年教师基金(03-91053)收藕日期:2006—03—10;改回

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