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摘要
本发明公开的一种保留细节与边界特征的点云精简方法,包括以下步骤,读取原始点云模型数据,得到原始点云数据并进行栅格化处理,建立局部k-d树；拟合最小微切平面,计算该点云数据的投影点的加权等效合力Fi及其平均值F,当Fi＞F,则为边界点并保留,得到边界精简子集PSet1；对于非边界点,估算其局部密度ρi并进行分块得到相应子集；计算非边界点的法向量,根据局部密度ρi计算局部特征因子Di及其平均值D,分别为相应子集选定阈值μTH,当Di/D＞μTH,保留该点云数据,得到特征点精简子集PSet2；将边界精简子集PSet1和特征点精简子集PSet2合并,获得精简点云数据集PSet,本发明便于获取数据量合适且不失真的点云模型,提高点云精简效率,使曲面细节特征和边界特征描述更精确。
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