基于邻域重心约束的点云模型光顺算法
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A Neighborhood Centroid Constrained Fairing Algorithm for Point Clouds
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    摘要:

    从统计的角度分析点云模型的光顺除噪,并提出了一个针对随机噪声的邻域重心约束光顺算法.此方法通过极小化邻域重心约束的局部邻域目标函数达到局部光顺的目的,不需要进行表面重构并保证选代过程中点云模型主体形状不变,有效地克服了拉普拉斯算子所造成的过度收缩与聚集现象.实验表明此方法不仅计算稳定、速度快,而且简便易用.

    Abstract:

    A fairing algorithm with centroid constraints ofneighborhood is presented for point-sampled geometry.By optimizing a local function based on the centroid constraints of neighborhood, local smoothing is achieved without surface reconstruction.This method overcomes the problems of extreme shrinkage and extreme convergence arisen from Laplacian smoofaing operator so that it achieves little distortion.The experimental results verify that it is stable,fast and easy-to-use.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨振羽,郑文庭,彭群生.基于邻域重心约束的点云模型光顺算法.软件学报,2004,15(zk):230-238

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