一种基于散乱点云的边界提取算法

作者：吴禄慎; 晏海平; 陈华伟; 高项清

来源：计算机应用与软件, 2014, 31(11): 264-268.

• 散乱点云
• kd-tree
• K邻域
• 微切平面
• 边界提取
• NURBS

点云边界是曲面的重要特征之一,边界线的快速准确提取对于提高曲面重构的效率和质量具有重要意义。首先,采用基于kd-tree搜索的方法建立点云空间拓补关系,进行K邻域快速搜索,以采样点及其K邻域作为局部型面参考依据拟合微切平面,将其向微切平面投影;其次,在微切平面上建立局部坐标系,并对投影点进行参数化,根据邻域点集在采样点处的场力大小之和可以表示点集的平均作用来识别点云的边界特征点;最后,从提高边界线连续性的角度,利用NURBS曲线插值方法连接边界线。实验结果表明,该算法可以快速、有效地提取出点云的边界特征点,并得到C2连续的边界线,满足曲面重构的要求。

• 单位
  南昌大学机电工程学院