散乱点云数据的曲率估计与应用

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1、第37卷第4期南京航空航天大学学报Vol.37No.42005年8月JournalofNanjingUniversityofAeronautics&AstronauticsAug.2005散乱点云数据的曲率估算及应用贺美芳,周来水,神会存(南京航空航天大学CAD/CAM工程研究中心,南京,210016)摘要:提出一种直接在散乱数据点云上计算曲面的局部微分性质,包括平均曲率、高斯曲率和主曲率。首先,计算各点的邻近点集,选取合适的局部基础曲面,把邻近点集投影到相应的局部基础曲面。然后,在以局部基础曲面内投影点的参数化代替空间邻近点集的参数化的基础上,用二次参数曲面逼近空间邻近

2、点集,从而计算出各点的法矢,再对不协调的法矢方向进行调整。最后,利用曲率公式计算出各点的曲率。试验表明这种方法可以较好反映曲面的特征。运用该曲率算法对海量数据进行了简化。关键词:曲率;散乱点集;局部基面;二次参数曲面;数据简化中图分类号:TP391.72;TH16文献标识码:A文章编号:1005-2615(2005)04-0515-05CurvatureEstimationofScattered-PointCloudDataandItsApplicationHEMei-fang,ZHOULai-shui,SHENHui-cun(ResearchCenterofCAD/CA

3、MEngineering,NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics,Nanjing,210016,China)Abstract:Amethodisusedtoapproximateseveraldifferentialproperties,includingmeancurvature,Guassiancurvatureandmaincurvatureonscattered-point-sampledsurfaces.Usinglocalbasesurfaceparameterization,aparametricquadric

4、surfaceapproximationmethodisusedtoestimatethelocalsurfacecurvaturepropertiesofscatteredpointsbasedonpropagatingnormalvectordirection.Theparameterizationisrealizedbyprojectingdatapointstoalocalbasesurface.Theparametersoftheprojectedpointsarethenusedastheparametersofdatapoints.Basedonthecur

5、vatureestimation,clouddatacanbesimplified.Experimentalexamplesshowthatthealgorithmiseffective.Keywords:curvaturesonsurface;scattered-point-basedsurface;localbase-surfaceparameterization;parametricquadricsurface;datasimplification随着三维扫描设备的广泛应用,点几何元素受云上每个点的曲率作为曲面特征识别的重要依据。到越来越多的重视。对于复杂结构的模型

6、,使用点点云数据的曲率估算方法,国内外已有一定的[2]集表示比三角网格更能有效地表示和显示该几何研究。Milroy等采用局部坐标系内的二次参数曲[1]形体。以曲率为准则的简化算法,能够保留模型面逼近点云,利用曲率的微分性在OSC的特征,其绘制效率显著地被提高。另外,曲面模型(Orthogonalcrosssection)模型上估算点云数据的重建得到了越来越多的应用和研究,点云数据分片曲率值。Huang[3]和刘胜兰[4]是在三角网格模型上技术是其过程的重要环节。大多数分片技术采用点进行曲率估算的。这几种用其他模型代替原三维点基金项目:高等学校优秀青年教学科研奖励计划;航空

7、科学基金(00H52069)资助项目;江苏省创新人才培养基金(BK2001408)资助项目。收稿日期:2004-04-20;修订日期:2005-01-14作者简介:贺美芳,女,博士研究生,1972年1月,E-mail:hmfhappy@hotmail.com;周来水,男,教授,博士生导师,1962年10月;神会存,男,副教授,1963年8月生。516南京航空航天大学学报第37卷云模型来估算曲率的方法,有两点不足:(1)建立起(Nbhd(xi))中必须有两个不同的投影点。在本文对应模型的过程太复杂;(2)首先要对原始点云进中选择

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