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国家自然科学基金(060873175)
作品数:
2
被引量:36
H指数:2
相关作者:
庞旭芳
庞明勇
肖春霞
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相关机构:
南京师范大学
中国科学院
武汉大学
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发文基金:
国家自然科学基金
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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庞明勇
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庞旭芳
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年份
2篇
2010
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点云模型自适应增加采样点算法
被引量:2
2010年
提出一种新的点集模型自适应增加啊采样算法.算法利用最小二乘法求出点云模型上每个点的局部光滑曲面片,并由所求得的曲面多项式计算点集曲面上每个点的曲率.通过对每个点及其邻点进行Vorono i剖分,求取每个点所控制的有效采样区域,然后根据曲率在有效区域内建立采样栅格,求取有效区域内的栅格点在曲面上的投影点即为新增采样点.该方法得到的增加采样模型可以较好地保持原点云模型曲面的几何性质,同时还可以通过选择不同的栅格得到适用于不同处理要求的点云模型.
庞旭芳
庞明勇
关键词:
散乱点云
最小二乘法
点云模型谷脊特征的提取与增强算法
被引量:34
2010年
提出一种鲁棒性的谷脊线提取与增强算法.算法采用多步逼近的策略:首先根据每个点的局部最小二乘拟合曲面多项式计算每个点的主曲率,并用绝对值较大的主曲率标识出谷脊潜在特征点;然后通过将特征点投影到离其最近的潜在特征线上得到增强的特征点;再对增强后的特征点进行平滑,选择合适的平滑点生成特征折线;最后再对特征线进行进一步的扰动滤除等操作得到光滑的谷脊线.实验结果表明,本文算法稳定、抗噪性强、能满足多分辨率的特征提取要求.
庞旭芳
庞明勇
肖春霞
关键词:
点云模型
移动最小二乘
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