何華+李宗春+李國俊+阮煥立+隆昌宇
摘 要:針對α-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(shù)據(jù)局部特征尺寸(LFS)的自適應α-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(jù)近似中軸計算曲面在采樣點處的局部特征尺寸,并依據(jù)局部特征尺寸對原始點云進行非均勻降采樣;最后,根據(jù)三角面片的外接球半徑和對應的α值自適應重建出物體表面。與α-shape算法相比,所提算法可以有效合理地減少點云數(shù)據(jù)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。
關鍵詞:α-shape算法;局部特征尺寸;曲面重建;點云簡化;自適應
中圖分類號: TP391.41
文獻標志碼:A
文章編號:1001-9081(2016)12-3394-04