本文選題：法向估計(jì) + 逆向工程��； 參考：《中國圖象圖形學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：目的針對特征曲面點(diǎn)云法矢估計(jì)不準(zhǔn)確,點(diǎn)云處理時容易丟失曲面的細(xì)節(jié)特征等問題,提出基于高斯映射的特征曲面散亂點(diǎn)云法向估計(jì)法。方法首先,用主成分分析法粗略地估算點(diǎn)云法向和特征點(diǎn);其次,將特征點(diǎn)的各向同性鄰域映射到高斯球,用K均值聚類法對高斯球上的數(shù)據(jù)分割成多個子集,以最優(yōu)子集對應(yīng)的各向異性鄰域擬合曲面來精確估算特征點(diǎn)的法向量;最后,通過測試估計(jì)法向與標(biāo)準(zhǔn)法向的誤差來評價估計(jì)法矢的準(zhǔn)確性,并且將估計(jì)的法向應(yīng)用到點(diǎn)云曲面重建中來比較特征保留效果。結(jié)果本文方法估計(jì)的法向最小誤差接近0,對噪聲有較好的魯棒性,重建的曲面能保留曲面的尖銳特征,相比于其他法向估計(jì)法,所提出的方法估計(jì)的法向更準(zhǔn)確。結(jié)論本文方法能夠比較準(zhǔn)確的估算尖銳特征曲面法向量,對噪聲魯棒性強(qiáng),具有較高的適用性。
[Abstract]:Aim to solve the problems such as inaccurate point cloud normal vector estimation of feature surface and easy to lose the details of surface in point cloud processing, this paper proposes a method based on Gao Si mapping to estimate the scattered point cloud of feature surface. Methods firstly, the point cloud normal and feature points are roughly estimated by principal component analysis, secondly, the isotropic neighborhood of feature points is mapped to Gao Si sphere, and the data on Gao Si sphere is divided into several subsets by K-means clustering method. The normal vectors of feature points are estimated accurately with the anisotropic neighborhood fitting surfaces corresponding to the optimal subset. Finally, the accuracy of the estimation of normal vectors is evaluated by testing the errors between normal and standard normal vectors. The estimated normal direction is applied to point cloud surface reconstruction to compare the feature retention effect. Results the normal minimum error of the proposed method is close to zero, which is robust to noise. The reconstructed surface can preserve the sharp feature of the surface. Compared with other normal estimation methods, the proposed method can estimate the normal direction more accurately. Conclusion this method can estimate the normal vector of sharp characteristic surface accurately, and has high robustness to noise.
【作者單位】： 南昌工程學(xué)院江西精密驅(qū)動與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南昌大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51365037)~~
【分類號】：TP391.7

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本文編號：1946814