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提出一种基于散乱点云的邻域采样点数目加权的聚类简化算法,此算法以曲面变化度和聚类中采样点的数目加权共同进行阈值控制,能够在简化过程中更偏向于将包含采样点数比较多且有一定曲率的聚类进行划分,得到更合理的简化效果。
基于散乱点云加权邻域采样点的简化算法
【摘 要】
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提出一种基于散乱点云的邻域采样点数目加权的聚类简化算法,此算法以曲面变化度和聚类中采样点的数目加权共同进行阈值控制,能够在简化过程中更偏向于将包含采样点数比较多且有一定曲率的聚类进行划分,得到更合理的简化效果。
【机 构】
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湖南师范大学计算机教学部
【出 处】
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计算机与现代化
【发表日期】
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2010年06期
【基金项目】
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湖南师范大学自然科学青年基金资助项目（60908）
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