特征保持的点模型简化技术研究

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1、2022010，46（21）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用特征保持的点模型简化技术研究倪彤光，顾晓清，杨长春NITong-guang，GUXiao-qing，YANGChang-chun江苏工业学院信息科学与工程学院，江苏常州213164SchoolofInformationScience&Engineering，JiangsuPolytechnicUniversity，Changzhou，Jiangsu213164，ChinaE-mail：hbxtntg-12@163.comNITong-guang，GUXiao-qing

2、，YANGChang-chun.Researchonfeature-preservingmethodofpoint-sampledmodelsim-plification.ComputerEngineeringandApplications，2010，46（21）：202-204.Abstract：Afeature-preservingmethodtoreducepointclouddatafromdifferentscansisproposed.Thesourcedatamayin-cludenoadditionalinformationotherthancoordinate

3、softhemeasuredpoints.Basedonthecurvatureestimation，thecloudda-tacanbesimplifiedwithmean-shiftclusteringalgorithmeffectively.Experimentalresultsshowthatthealgorithmisefficientandfeaturesoftheoriginalmeshcanbepreservedperfectly.Keywords：point-sampledmodelsimplification；curvaturesonsurface；mean

4、-shift摘要：提出一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息的散乱点集为处理对象，特征保持的点云数据简化的方法。通过直接在散乱点上计算曲率的方法，将数据点分为特征点和非特征点两类，分别应用不同参数的均值漂移聚类算法进行简化。实验结果表明算法既能有效简化点云数据，而且很好地保留了原网格模型的特征信息。关键词：点模型简化；曲率；均值漂移DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.21.058文章编号：1002-8331（2010）21-0202-03文献标识码：Ａ中图分类号：TP391.41近年来，激光扫描技术取得了重大进展，3D激光扫描设备用模态点代替聚

5、集在其周围的数据点，特征区域保留较多的的精度已达到亚毫米级[1]，但对于过分密集的测量数据有时不点而非特征区域保留较少的点，实现点模型的简化。实验结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果表明，与文献[5]的算法相比，本文算法可以保留较多的特征续处理的效率，因此对测量数据进行简化是十分必要的。许多区域点，较好地保留曲面的细节特征和几何形状。学者在点集的简化问题上展开了研究。张等人[2]在用Riemann图建立数据点间邻近关系的基础上，提出了按给定数据点个1曲率计算数、数据点间距离及数据点法相精度等3种简化海量数据的研究的是点模型的散乱点云数据，为此采用局部基面法准

6、则；Pauly等人[3]运用聚类方法实现了数据点集的快速递归来实现散乱数据点的参数化。局部基面的确定可以有多种方[4]法，每一种方法都必须满足一一映射关系，即Nbhd（p划分，并运用最小二乘法实现了点集的简化。贺等人提出了）i中的任基于欧几里德距离的局部二次参数曲面拟合来估算散乱点云意2个点对应着局部基面中2个不同的投影点。选择被测点曲率的算法，在此基础上提出了一种基于曲率约束极值点密pi处的切平面T（pi）作为逼近Nbhd（pi）的局部基面，切平面[2]度的散乱点云数据简化方法；曹等人[5]采用均值漂移聚类进行T（p）i的计算可通过邻近点关系和最小二乘原理求得。点模型的简化，

7、简化速度较快，但主要应用于对绘制质量要求nvT(p)iip′j不高的场合，一些模型特征区域点保留较少。pi针对文献[5]的复杂点云数据绘制质量不高的缺点，借鉴切平面上述散乱点集的简化算法，提出了一种特征保持的点模型数up′i据简化方法。通过直接在散乱点上计算曲率的方法，利用曲p′ip′duj率阈值，将数据点分为特征点和非特征点两类，分别通过（a）向切平面作投影（b）u，v的方向和djmean-shift迭代过程，计算点模型中点对应的局部模式点，利图1散乱点云的参数化过程图基金项目：江苏省高校