【摘 要】
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针对线扫描型数据特点,提出了点云数据中特征点的提取与组织方法,从而有效地对点云数据实行分块处理.在此基础上,完成了基于特征的曲面网格自适应构造,实现了大规模点云的精
【机 构】
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大连理工大学,中科院机器人学开放研究实验室,大连理工大学
【基金项目】
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中国科学院机器人学开放实验室基金项目资助
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针对线扫描型数据特点,提出了点云数据中特征点的提取与组织方法,从而有效地对点云数据实行分块处理.在此基础上,完成了基于特征的曲面网格自适应构造,实现了大规模点云的精确数据压缩.实际算例结果表明了方法的可行性,对数字化仿形测量数据、坐标测量机截面扫描数据、激光三角法光条测量数据等均极为适用.
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