检索结果

Select

1. 基于密度的离群噪声点检测

张毅刘旭敏关永

计算机应用 2010, 30 (3): 802-805.

摘要（1481）

PDF （812KB）（1081）

针对三维扫描仪获取的带噪声和离群点的点云数据，提出了基于局部离群点概念的去噪算法。通过k-近邻(KNN)搜索建立散乱点之间的拓扑关系，进而计算当前测点的局部离群因子以衡量该点的离群程度，从而限制噪声并剔除离群点。重点解决了高密度扫描点云周围分布的低密度离群噪声点的识别问题。实验结果证明，该算法能有效检测出紧挨模型边界的噪声点，并最大限度地保持模型边界。

相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于K-近邻点云去噪算法的研究与改进

张毅刘旭敏隋颖关永

计算机应用

摘要（1569）

PDF （809KB）（1422）

针对三维扫描获取的带噪声和离群点的点云数据，提出了改进的去噪算法。通过K-近邻搜索建立散乱点云之间的拓扑关系，进而采用高斯影响函数作为核函数来估计当前测点对周围邻近点的影响力，从而限制噪声并剔除离群点。重点讨论了密度熵的概念以及如何优化高斯核函数的参数，解决了窗宽尺寸在使用中不易确定的问题。仿真实验证明，该算法能够很容易地检测出离群点，同时也避免了将模型上的点误判为离群点的问题。

相关文章 | 多维度评价

Select

3. 一种基于曲率的边折叠简化算法

张果刘旭敏关永

计算机应用

摘要（1206）

PDF （768KB）（750）

针对目前三角网格简化算法在低分辨率的状态下往往丢失模型重要几何特征，从而导致视觉上的失真问题，提出了一种改进的边折叠三角网格简化算法。在Garland算法基础上引入了近似曲率的概念，并将其加入到二次误差测度中，使得二次误差测度在能够度量距离偏差的情况下，能够反映模型局部表面几何变化。实验结果表明改进的算法有效保持了模型的细节特征，简化效果更好。

相关文章 | 多维度评价

Select

4. 三角网格模型的补洞算法研究

田建磊刘旭敏关永

计算机应用 2009, 29 (08): 2035-2037.

摘要（1460）

PDF （598KB）（15223）

提出了一种三角网格模型的空间孔洞修补算法。首先根据网格中的点、边和三角形之间的关系提取孔洞边界，然后根据孔洞区域的夹角的顺序在空间中依次填补三角形直至修补完全，接着对新增加的高度弯曲的三角形进行细分，最后对修补后的孔洞网格进行几何形态调整，光顺化整个孔洞曲面。实验结果证明，该算法简单、有效，孔洞修补效果好。

相关文章 | 多维度评价