西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
提出一种特征感知的三维点云简化方法。通过构造八叉树搜索每个点的k近邻点,并计算每个点的法向量,以此检测并保留边缘点;使用期望最大化算法对点云进行聚类,并确定高曲率的点;使用边缘感知的有向Hausdorff距离方法进行点云精简,合并前述点云并删除重复点,实现模型简化。该方法适用于不同曲率变化的模型,并且能够在保留尖锐特征的同时显示模型整体轮廓。实验结果表明,该方法不仅能够保留原始模型的几何特征和轮廓外貌,而且有效地避免了简化过程中的孔洞现象,几何简化误差较低。
图像处理 数字博物馆 三维点云简化 期望最大化算法 有向Hausdorff距离 激光与光电子学进展
2019, 56(11): 111004
