点云重构三角网格的生长型神经气算法∗

曾锋; 杨通; 姚山

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点云重构三角网格的生长型神经气算法∗

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cqvip:为克服点云噪声、不均匀分布和复杂拓扑结构对三角网格重构的限制,改进了生长型神经气重构算法.以样本在网格局部投影作为神经元插入判据,自适应调节网格增长速度,保持几何变换与拓扑变换的协调.利用非流形边检测机制删除冗余连接,保持网格的拓扑有效性.网络学习过程中动态更新三角片结构,且在孔洞修复阶段扩大近邻查找范围,连接近邻节点中的边界点,直到网格收敛,最终得到正确的欧拉示性数.算例表明,改进的算法对带噪声点云具有鲁棒性,可根据非均匀点云的分布自动调整网格密度,且能重构具有复杂拓扑结构的曲面.重构的三角网格对曲面逼近精度较高,网格出度均匀,三角形近似等边.

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来源
《软件学报》 |2013年第3期|651-662|共12页
作者
曾锋; 杨通; 姚山;
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作者单位

嘉应学院计算机学院;

广东梅州 514015;

三束材料改性教育部重点实验室大连理工大学;

辽宁大连 116024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
点云; 生长型神经气算法; 三角网格;

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