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摘要
三维物体表面重建在现代临床医学、场景建模和林业测量等方面有着重要应用价值。为了更好地理解三维物体表面形状,本文先介绍了三维空间离散点集的Alpha形状的相关概念。在分析表面重建的Alpha-shape算法的基础上,本文提出一种自适应步长的Alpha-shape算法。通过kd-tree和k近邻平均距离来动态更新α值,使得算法在处理点集密度较大的区域时也能以较少的遍历次数进行表面重建,从而改善了重建效果并提高了算法运行效率。大量随机数据和现实三维采样数据的实验结果表明,本文提出的改进算法与原始算法相比,能大幅度地提高运行效率。
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