一种新的基于重采样的曲线重建算法

• 作 者: 陆济湘 南良改
• 机 构: 武汉理工大学理学院
• 出 处: 武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
• 发表日期: 2009年06期
• 关键词: k-近邻跟踪 重采样 曲线重建 逆向工程 k-neighbor tracing re-sampling three dimension curve reco

提出了一种新的对原始点云进行k-近邻跟踪重采样的曲线重建算法。首先通过人为规划得到面部模型的特征线点云;采用k-近邻搜索和空间划分的策略,确定跟踪点列得到一个简化有序的重采样点云,再用B样条的反求来重构曲线模型;最后利用VC6.0实现了上述算法和基于MLS原理的重采样算法。实验表明,提出的重采样算法重构的曲线模型不仅质量好且重构效率较高。