三维散乱点数据的拓扑矩形网格自组织压缩方法

"本文介绍了2005年发表的一篇关于密集三维散乱点数据的拓扑矩形网格自组织压缩重建方法的研究论文。作者通过应用自组织特征映射神经网络，构建了一种针对曲面密集三维散乱点数据的模型，用于实现数据的自组织压缩和拓扑关系重构。" 在三维几何建模和逆向工程中，处理密集的三维散乱点数据是一项关键任务。这些数据通常由激光扫描或其他测量设备生成，用于重构物体表面。传统的处理方法可能效率低下或无法有效捕获数据的拓扑结构。该论文提出的拓扑矩形网格自组织压缩重建模型，利用神经网络技术解决了这一问题。 自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map, SOFM)是一种无监督学习网络，能够自动组织输入数据的拓扑结构。在该模型中，神经元通过学习和训练散乱点数据来模拟点与点之间的内在关系。节点连接权向量集合被用作散乱点集的工程近似，重构出曲面样本点的内在拓扑联系。通过特定的训练策略，如矩形阵列侧抑制邻区训练，网络的输出层节点会呈现出矩形阵列分布，从而生成一个压缩后的拓扑矩形网格。 这个拓扑矩形网格对于非均匀有理B样条(NURBS)曲面重构非常有用。NURBS曲面是一种在计算机图形学和CAD系统中广泛应用的数学表示，能精确地表示复杂的几何形状。使用自组织得到的矩形网格，可以有效地进行数据压缩，同时保持必要的几何信息和精度，这对于存储、传输和处理大量散乱点数据非常有益。 计算机仿真实验验证了所提出的模型的有效性，能够实现三维散乱点数据的自组织压缩，并生成具有期望密度和精度的双有序点列，用于构建矩形拓扑网格。这种方法的创新性和实用性为处理密集三维散乱点数据提供了新的思路，对于提高逆向工程和三维建模的效率具有重要意义。 关键词涉及的领域包括逆向工程、矩形网格、神经网络、散乱点以及数据压缩，表明这项工作融合了多种技术，旨在解决三维几何处理中的挑战。通过这种自组织方法，研究人员和工程师能够更高效地处理来自实际测量的复杂三维数据，为设计和制造提供支持。