【摘 要】
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针对逆向工程、智慧城市和文物保护等领域中复杂散乱点云建模自动化程度低、精度差的问题,该文在Crust算法的基础上,对最佳三角形的判断方法进行改进。首先计算采样点的Voron
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院;山东省国土测绘院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41471330)
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针对逆向工程、智慧城市和文物保护等领域中复杂散乱点云建模自动化程度低、精度差的问题,该文在Crust算法的基础上,对最佳三角形的判断方法进行改进。首先计算采样点的Voronoi图和极点,将Voronoi顶点和极点组成新的点集并进行Delaunay三角剖分,生成粗三角网格,建立四面体与三角形的对应关系;然后根据克拉默法则求解每个四面体的中心坐标,通过相邻两个四面体中心的欧式距离求解交叉系数,删除不符合标准的三角形;最终构建出完整、高精度的三角网格。经实验验证:该算法对于不同质量、不同密度的点云均有很好的适用性,能够实现散乱点云实体网格的自动构建,并且精度较高。
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