基于散亂點(diǎn)云切片數(shù)據(jù)的三角網(wǎng)格模型重建與優(yōu)化算法研究.pdf

1、本文系統(tǒng)深入地研究了散亂點(diǎn)云的三角網(wǎng)格模型重建及優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)了基于散亂點(diǎn)云切片數(shù)據(jù)的三角網(wǎng)格模型重建，對并重建后的網(wǎng)格模型進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到以較少三角面片準(zhǔn)確表達(dá)模型輪廓信息的目的，對提高產(chǎn)品的開發(fā)效率與質(zhì)量具有重要意義，主要研究內(nèi)容與研究成果如下： 1)提出基于R*-樹的點(diǎn)云及三角網(wǎng)格空間索引結(jié)構(gòu)，論證了R*-樹作為逆向工程中點(diǎn)云及三角網(wǎng)格索引結(jié)構(gòu)的優(yōu)越性及局限性，對R*-樹結(jié)點(diǎn)分裂及重新插入算法進(jìn)行改進(jìn)，并依據(jù)結(jié)點(diǎn)MBR(Mi

2、nimum Bounding Rectangle)對R*-樹作了全局調(diào)整，優(yōu)化了R*-樹索引結(jié)構(gòu)，基于改進(jìn)后的R*-樹建立點(diǎn)云及三角網(wǎng)格的空間索引結(jié)構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)了基于該結(jié)構(gòu)的點(diǎn)云k近鄰查詢及三角網(wǎng)格拓?fù)浣彶樵儭?shí)驗證明，該索引結(jié)構(gòu)具有數(shù)據(jù)適應(yīng)性強(qiáng)、存儲空間利用率大和空間查詢效率高等特點(diǎn)。 2)提出散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片算法，該方法建立散亂點(diǎn)云的空間索引結(jié)構(gòu)，依據(jù)索引結(jié)構(gòu)中葉結(jié)點(diǎn)MBR的分布狀況計算各層切片的位置，采用深度優(yōu)先遍歷方法

3、快速獲取切片平面的鄰域數(shù)據(jù)，將鄰域數(shù)據(jù)劃分為正負(fù)兩個區(qū)域，通過正負(fù)區(qū)域配對點(diǎn)連線與切片求交獲取切片數(shù)據(jù)點(diǎn).實(shí)現(xiàn)散亂點(diǎn)云的自適應(yīng)切片，該方法可有效提高切片數(shù)據(jù)點(diǎn)的獲取精度與獲取效率。 3)提出基于切片數(shù)據(jù)點(diǎn)的三角網(wǎng)格模型重建算法，該方法對散亂點(diǎn)云進(jìn)行切片處理，獲取切片數(shù)據(jù)點(diǎn)，依據(jù)最小角最大原則，對相鄰層的切片數(shù)據(jù)點(diǎn)連線生成三角網(wǎng)格，該方法可在切片處理過程中對散亂點(diǎn)云進(jìn)行精簡，減小參與網(wǎng)格重建的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量，提高三角網(wǎng)格重建效率，且提