高向敏
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：南京师范大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目高层次人才科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 散乱点云的快速增量网格重建算法被引量：3
- 2011年
- 散乱数据的网格重建是数字几何处理的基础性技术之一.本文提出一种快速增量式散乱点云网格重建算法,运用波前(Wave Front)方法渐进地由点云数据生成物体表面的网格模型.该算法以一个"种子"三角形初始化搜索队列,以逐渐生成的新边为搜索元素,借助Kd-树空间划分技术和搜索约束条件,快速完成优化点的评估及三角面片重建,可在保证网格质量的同时,过滤部分对重建效果意义不大的点.实验表明,该算法能够高效、可靠地生成具有不同几何复杂度的原始曲面二维流形三角网格逼近,适用于海量数据点的网格重建.
- 高向敏庞明勇
- 关键词：散乱点云网格重建三角剖分
- 散乱点云模型三角网格化处理算法的研究与实现
- 随着深度摄像、激光测距等三维测量和信息获取技术的发展,使得人们能够方便地获得精度和密度都越来越高的物体表面三维数据,利用物体表面三维数据来进行三维模型曲面重建已成为近年来国际图形学界的研究热点之一,大大促进了逆向工程技术...
- 高向敏
- 关键词：三角网格化曲面重构
