随笔分类 - 算法
摘要:表面法线是几何体表面的重要属性,在很多领域都有大量应用,eg:在光照渲染时产生符合可视习惯的效果时需要表面法线信息才能正常进行,对于一个已知的几何体表面,根据垂直于点表面的矢量,因此推断表面某一点的法向量方向通常比较简单。然而,由于我们获取的点云数据集在真实物体表面表现为一组定点样本,这样估计点云法向量有两种方法:
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摘要:图像边界往往存在噪声,在获取亚像素级边缘点后,必须对边缘点进行滤波。本文提出一种基于圆曲率的边缘点滤波方法,这种方法很简单,但是却有很好的滤波效果。
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摘要:kd-tree或者k维树是计算机科学中使用的一种数据结构,用来组织表示k维空间中点的集合。它是一种带有其他约束条件的二分查找树。Kd-tree对于区间和近邻搜索十分有用。一般位于三维空间中的邻域搜索常用kd-tree,因此本文中所有的kd-tree都是三维的kd-tree。
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摘要:ICP算法简介 根据点云数据所包含的空间信息,可以直接利用点云数据进行配准。主流算法为最近迭代算法(ICP,Iterative Closest Point),该算法是根据点云数据首先构造局部几何特征,然后再根据局部几何特征进行点云数据重定位。 一、 ICP原理 假设两个点云数据集合P和G,要通过P转
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摘要:最小二乘使所有点到曲线的方差最小.利用最小二乘对扫描线上的所有数据点进行拟合,得到一条样条曲线,然后逐点计算每一个点Pi到样条曲线的欧拉距离ei(即点到曲线的最短距离),ε是距离的阈值,事先给定,如果ei≥ε,则将该点判断为噪点.
该方法最重要的事先拟合样条曲线。
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