检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘阳阳[1] 李仁忠[1] 刘哲闻 张缓缓[1] LIU Yangyang;LI Renzhong;LIU Zhewen;ZHANG Huanhuan(School of Electronics and Information,Xi′an Polytechnic University,Xi′an 710048,China)
机构地区:[1]西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048
出 处:《西安工程大学学报》2019年第1期63-68,共6页Journal of Xi’an Polytechnic University
基 金:国家自然科学基金青年科学基金项目(61803292);中国纺织工业联合会科技指导性项目(2017071)
摘 要:为解决采集点云数据时存在冗余、噪声及空洞因素影响其快速高质量重建问题,给出一种新的点云重建方法。该方法首先使用体素栅格对点云进行精简,然后利用改进的移动最小二乘法对精简后的点云进行平滑处理,最后利用投影三角化对点云进行快速重建。结果表明,该方法可以有效地对点云局部的空洞进行修补并获得平滑的流形面,使重建结果更接近于现实,最终实现对点云数据高质量的重建。The redundancy,noise and hole in the acquisition of point cloud data will affect the rapid and high-quality reconstruction. To solve this problem,a new point cloud reconstruction method is proposed. Firstly,the point cloud data was simplified by VoxelGrid,and then the improved minimum moving squares were used to make point cloud become smooth. Finally a multilateral local projection triangulation was used to rapidly reconstruct the point cloud. The experimental results show that this method can repair local holes in point cloud and obtain a smooth manifold,so that the reconstruction result is closer to the reality and finally gets the high-quality reconstruction of point cloud data.
分 类 号:TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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