[发明专利]一种变曲率自适应点云数据下采样方法有效
| 申请号： | 202011414702.6 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112614216B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 王永青;王国华;李特;刘涛;刘海波;刘阔 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学;北京星航机电装备有限公司 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T17/20;G06T7/64;G06T1/20;G06F17/18 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于点云精简算法技术领域，提供了一种变曲率自适应点云数据下采样方法。该方法首先通过GPU并行计算实现模型点云局部曲面高精度拟合，得到模型点云曲率分布；基于正态分布的3原则获取曲率梯度；基于八叉树，对模型实现最小特征保留的最优网格划分，得到底层待处理单元；根据处理单元的点云密度以及曲率均值，计算待处理单元的密度权值和曲率权值；生成点云处理单元的关联权值并生成系统抽样的精简标准，根据自适应的系统抽样对每一个待处理单元进行精简，实现大尺寸模型点云数据的下采样任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 曲率 自适应 数据 采样 方法 | ||
【主权项】：
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