基于散乱点云加权邻域采样点的简化算法

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2010.06.002

计算机与现代化 ›› 2010, Vol. 1 ›› Issue (6): 3-0005.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2010.06.002

基于散乱点云加权邻域采样点的简化算法

尹丹,杨林,王胜春

湖南师范大学计算机教学部,湖南长沙 410081

收稿日期:2019-01-11 修回日期:1900-01-01 出版日期:2010-07-01 发布日期:2010-07-01

Simplification Algorithm with a Weight of Neighborhood Point Samples Based on Unorganized Point Cloud

YIN Dan, YANG Lin, WANG Sheng-chun

Department of Computer Education, Hunan Normal University, Changsha 410081, China

Received:2019-01-11 Revised:1900-01-01 Online:2010-07-01 Published:2010-07-01

摘要/Abstract

摘要： 提出一种基于散乱点云的邻域采样点数目加权的聚类简化算法，此算法以曲面变化度和聚类中采样点的数目加权共同进行阈值控制，能够在简化过程中更偏向于将包含采样点数比较多且有一定曲率的聚类进行划分，得到更合理的简化效果。

关键词: 散乱点云, 曲面变化度, 聚类, 邻域

Abstract: This paper proposes a clustering simplification algorithm, which has a weight of neighborhood point samples. This algorithm treats the surface variation and the quantity of point samples in the neighborhood as a threshold. So the user can control the threshold to be apt to split the clusters which have more point samples and a certain curvature, and get a more suitable simplification.

Key words: unorganized point cloud, surface variation, clustering, neighborhood

中图分类号:

TP301.6

尹丹;杨林;王胜春. 基于散乱点云加权邻域采样点的简化算法[J]. 计算机与现代化, 2010, 1(6): 3-0005.

YIN Dan;YANG Lin;WANG Sheng-chun. Simplification Algorithm with a Weight of Neighborhood Point Samples Based on Unorganized Point Cloud[J]. Computer and Modernization, 2010, 1(6): 3-0005.

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Simplification Algorithm with a Weight of Neighborhood Point Samples Based on Unorganized Point Cloud

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