随着计算机图形学和三维扫描技术的不断发展，点模型受到了越来越多的重视．由于点元既包含了模型的几何信息(如空间坐标，法向量等)和表面属性(如颜色，光照等)，又不需要考虑采样点之间的拓扑连接关系，所以大大简化了空问数据结构和算法．三维模型的隐式重建算法正是利用了点云数据的这些优点，使其成为求反工程和科学计算可视化领域的一种重要的方法，也是研究的热点问题．然而，当获取的点云数据带有噪声，尤其是离群点噪声时，现有的许多重建算法往往不能很好地再现模型的表面特征．
发布日期：2011-05-06 浏览次数：1112
文章摘要：随着计算机图形学和三维扫描技术的不断发展，点模型受到了越来越多的重视．由于点元既包含了模型的几何信息(如空间坐标，法向量
随着计算机图形学和三维扫描技术的不断发展，点模型受到了越来越多的重视．由于点元既包含了模型的几何信息(如空间坐标，法向量等)和表面属性(如颜色，光照等)，又不需要考虑采样点之间的拓扑连接关系，所以大大简化了空问数据结构和算法．三维模型的隐式重建算法正是利用了点云数据的这些优点，使其成为求反工程和科学计算可视化领域的一种重要的方法，也是研究的热点问题．然而，当获取的点云数据带有噪声，尤其是离群点噪声时，现有的许多重建算法往往不能很好地再现模型的表面特征．
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