空间整体视角下的点云均匀精简算法：逆向工程中的有效性评估

本文主要探讨了在点云处理中，特别是在逆向工程领域，从空间整体角度出发对点云进行均匀精简的方法。在现代无接触式测量技术获取的数据中，点云常常具有无序和海量的特点，这对后续的曲面重构和散乱数据处理提出了挑战。为了提高处理效率，特别是减少搜索邻域数据点的时间和优化曲面质量，作者引入了八叉树编码作为关键工具。 八叉树编码是一种高效的多分辨率数据结构，它能根据数据的密度自适应地划分空间，将点云划分成多个具有固定边长的子立方体。这种方法通过保留每个子立方体中距离中心点最近的点，实现了点云的均匀精简，确保了数据的局部密集度相对均衡，从而改善了搜索性能和曲面重建的精度。 论文对比了传统的曲率精简方法，如洪军等人的包围盒法和扫描线结构处理，指出这些方法可能在复杂形状和细节处理上存在局限。相比之下，均匀精简方法更注重全局空间分布的优化，提供了更好的处理效率和结果的光滑度。 作者参考了孙肖霞、孙殿柱等人的工作，他们关注点云的精简算法在反求工程中的应用，但论文则进一步发展了这一领域，特别是在八叉树编码的基础上。实验部分展示了该算法在实际涡轮叶片测量数据上的应用，结果显示了算法的有效性和实用性，这表明它对于大规模点云数据的预处理具有重要意义。 本文贡献了一种创新的点云数据精简策略，通过八叉树编码实现了空间邻域划分和数据的均匀分布，这对于提高逆向工程和CAD/CAM中的点云处理效率具有显著的价值。研究结果对于理解和改进后续点云处理算法，特别是在点云压缩、存储和实时分析等方面具有重要的指导意义。