散亂數(shù)據(jù)曲面重構中數(shù)據(jù)點的自動分類研究.pdf

1、該文以測量得到的曲面數(shù)據(jù)點點云為基礎,提出了一種基于包圍盒的自動尋找三維散亂數(shù)據(jù)點之間拓撲結構的方法,采用該方法尋找采樣點的鄰域結點,并對三角剖分中的典型優(yōu)化準則—最小內(nèi)角最大準則提出了改進,按照改進后的優(yōu)化準則實現(xiàn)了采樣點的局部三角劃分,并進一步求解得到采樣點的法向量,依據(jù)法向量及鄰域拓撲關系在二次曲面的基礎上實現(xiàn)了散亂數(shù)據(jù)曲面重構中的數(shù)據(jù)點的自動分類.該文首先對三維散亂數(shù)據(jù)點重構曲面的典型算法和現(xiàn)有的曲面網(wǎng)格劃分算法進行了分類與比較

2、,針對現(xiàn)有的散亂點曲面重建算法存在的低效率和局限性問題提出了相應的解決方案.該文提出了一種利用包圍盒空間分割方法對散亂數(shù)據(jù)點點云進行空間分割進而尋求拓撲關系的方法.該文采用了與局部曲面片最接受的由點的鄰域所構造的三角片來近似求點的法向量的方法,得到了較好的實驗結果.對于法向量存在兩個相反方向的問題,該文使用了"方向傳播"的方法,由鄰域中法向量的主流方向確定待求點的法向量方向,實驗結果表明可以較好地解決法向量不統(tǒng)一的問題,為后續(xù)的數(shù)據(jù)點分