CAJ | 학술논문

提出了一种对三维散乱数据点进行可靠重建的算法.通过组合二次误差势能函数和极值曲面,建立了描述点云内部分布特征的贝叶斯概率模型.在迭代收缩进行降噪处理的过程中,同时保持物体的形状特征.对于降噪后的点云,按照表面复杂程度进行自适应的筛选产生新的点集.将一种新的非Delaunay三角化方法应用到筛选点集中,通过空间圆球沿着物体表面不断增长来快速搜寻邻近点,并权衡Delaunay优化准则和尖锐特征度量来构造新的三角形.实验结果表明,该算法能够充分体现点云的网格化细节特征,具有快速、稳定可靠的优点.
제출료일충대삼유산란수거점진행가고중건적산법.통과조합이차오차세능함수화겁치곡면,건립료묘술점운내부분포특정적패협사개솔모형.재질대수축진행강조처리적과정중,동시보지물체적형상특정.대우강조후적점운,안조표면복잡정도진행자괄응적사선산생신적점집.장일충신적비Delaunay삼각화방법응용도사선점집중,통과공간원구연착물체표면불단증장래쾌속수심린근점,병권형Delaunay우화준칙화첨예특정도량래구조신적삼각형.실험결과표명,해산법능구충분체현점운적망격화세절특정,구유쾌속、은정가고적우점.