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提出一种散乱点云自适应滤波算法,该算法采用改进的R*-树组织散乱点云的拓扑近邻关系,基于该结构快速准确获取局部型面参考数据,自适应调节二维高斯分布的数字特征计算滤波权值,计算局部型面参考数据对原始型面数据的影响因子,以此作为权值计算各点滤波后的坐标,采用加权平均方法实现散乱点云的自适应滤波.实验证明该算法可有效提高点云的滤波效率,在保留原始型面特征的基础上,减小点云的随机误差,提高光顺性. 相似文献
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提出一种三角网格曲面模型快速分层算法,该算法基于R*-tree建立三角网格动态空间索引结构,依据索引结构数据结点的分布状况计算各层截平面的位置;采用深度优先遍历方法获取与截平面相交的三角面片集合,并计算该集合中各面片与截平面的交线,将交线首尾相连,生成截面轮廓线,实现三角网格曲面模型的快速分层;实例证明该算法可对各种复杂三角网格曲面模型进行分层,算法准确、稳定,运行效率高. 相似文献
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