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摘要
针对高精度、高保真的点云数据在精简后点云数据重构网格精度降低误差增大的问题,提出了面向点云数据的复杂几何模型对象优化方法.首先通过空间八叉树法建立点云数据和网格的拓扑关系,并利用原始点云到重构网格的距离确定网格的误差,以目标精度为阈值,然后利用增点法对面片进行划分,最后根据插入点算法重新定位插入点.实验验证表明:利用该文方法对兔子和龙进行一次细分使得精简率90%兔子重构网格误差由0.81 mm提升到0.48 mm,精简率90%龙重构网格误差由0.36 mm提升到0.11 mm.
关键词
逆向工程
/
点云数据
/
网格细分
/
网格优化
Key words
面向点云数据的复杂几何模型对象优化方法研究[J].
华中师范大学学报(自然科学版), 2020, 54(05): 770-774 DOI:10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.05.004