空间分割与曲率融合的高效点云精简算法

本文主要探讨了一种空间分割与曲率相融合的点云精简算法在非接触式扫描获取大量冗余数据处理中的应用。在现代数字化设计制造领域，点云数据处理是至关重要的步骤，它能帮助模型重构并提高数据的有效性。本文的核心贡献在于提出了一种创新的算法，该算法利用了K-邻域计算来确定数据点之间的关联性，结合二次曲面拟合来识别潜在的表面结构，通过曲率估算来评估数据点的重要性，以及通过设置可调的曲率阈值实现数据分区。 算法的关键技术包括： 1. K-邻域计算：这是一种常用的聚类方法，通过计算每个数据点与其周围固定数量（K值）的最近邻点的距离，来确定其在空间中的位置关系和相似性，以此作为精简决策的基础。 2. 二次曲面拟合：通过对点云数据进行局部拟合，可以构建曲面模型，从而识别出平滑部分和复杂边缘，有助于区分重要和冗余的数据点。 3. 曲率估计算法：曲率是描述曲面弯曲程度的重要参数，通过计算点云数据的局部曲率，可以判断某个区域是否需要保持高密度以保留细节，或者可以被简化。 4. 可调曲率阈值的数据分区：根据不同的应用场景和曲面特性，动态调整曲率阈值，使得在平坦区域可以进行较大比例的精简，而在曲率较高的复杂区域保持更高的精度。 通过这些技术的集成，该算法能够在同一数据的不同区域采用不同的精简策略，实现高效的数据精简，同时尽可能保持点云数据的特征信息。这不仅有利于后续的模型重建，还能够显著减少存储需求，提高计算速度，对于大规模点云数据处理具有实际意义。 文章的研究背景是针对点云数据处理中的冗余问题，特别是在非接触式扫描中获取的数据，由于扫描过程可能存在噪声和重叠，导致数据质量不高。通过优化的精简算法，研究人员希望提升模型重构的效率和精度，为数字化设计和制造提供了有力的技术支持。 该研究得到了中央高校基本科研业务费专项资金的资助，并由三位作者——葛源坤、黎荣和李海伦共同完成，他们分别在数字化设计制造、数控技术和快速制造技术等领域有深入的研究。他们的合作展示了在复杂技术领域的交叉研究如何推动点云处理算法的发展。文章发表于2012年，表明了该研究的前沿性和实用性。