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基于质心Voronoi细分的点云重采样方法

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本研究提出一种基于质心Voronoi细分的点云重采样方法，有效提升三维模型重建精度与效率。 使用质心Voronoi细分方法进行点云重采样。

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  • 基于质心Voronoi细分的点云重采样方法
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    本研究提出一种基于质心Voronoi细分的点云重采样方法，有效提升三维模型重建精度与效率。 使用质心Voronoi细分方法进行点云重采样。
     
  • JFA-CVT：基于质心Voronoi图的Jump Flood算法曲面细分方法
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    本研究提出了一种名为JFA-CVT的新方法，结合了Jump Flood Algorithm（JFA）与质心Voronoi图技术，实现高效的曲面细分和优化。这种方法在保持计算效率的同时，显著提升了表面的质量和平滑度，为计算机图形学领域提供了一个创新的解决方案。 JFA-CVT 质心 Voronoi 曲面细分的 Jump Flood 算法由 Bo Zhou 和 J CUBE Inc. 在日本东京开发。这是一项用于集中式 Voronoi Tessellation (CVT) 的 Jump Flood Algorithm (JFA) 的简单实现，适用于 CPU 和 GPU 版本。可以将其视为一个基础平台，用以支持在二维空间中使用任意形状或通过基数排序来恢复每个 Voronoi 区域的解析形状等更高级功能的开发。此外，JFA 在 2D/3D 水平集重新初始化问题上也有有趣的应用。 以下是改变 n 个区域的一些屏幕截图： - n = 16 - n = 64
     
  • 基于曲率感知的点采样几何自适应重采样方法
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    本研究提出了一种基于曲率感知的点采样几何自适应重采样方法，旨在优化三维模型的表示精度与数据效率。通过智能调整采样密度，该技术能有效捕捉复杂几何结构细节，同时减少不必要的冗余信息，为计算机图形学和虚拟现实应用提供高性能解决方案。 随着高分辨率3D扫描技术的发展，出现了包含大量几何细节与复杂拓扑结构的点云数据集。因此，开发有效的算法来处理这些大规模点采样模型变得越来越重要。作为预处理步骤，表面简化对于后续操作及进一步的几何分析至关重要。 本段落提出了一种基于自适应均值漂移聚类方案的新方法，该方法能够根据曲率信息对点采样进行自适应重采样以实现几何简化。生成的样本点是非均匀分布的，并且可以根据局部几何特征调整密度：高曲率区域中的样本点会更密集，而低曲率区域则更为稀疏。 实验结果表明了所提出方法的有效性与适用范围。
     
  • 基于点云重心距离的边界检测点云数据配准方法
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    本研究提出了一种新颖的点云数据配准技术，利用重心距离进行边界检测，有效提升不同视角下3D模型的精确对齐。 为解决现有迭代最近点（ICP）算法在处理点云数据配准过程中查找对应最近点速度慢、效率低的问题，本段落提出了一种采用点云重心距离进行边界检测的新方法来提高点云数据的配准效果。 该新算法首先利用主成分分析法对原始点云数据执行粗略配准操作以获得一个较好的初始姿态。随后，在此基础上通过计算各点与整个点云重心的距离来进行边界识别，并从待处理的数据中提取出关键边界的特征点集，从而大幅减少需要精确匹配的点的数量。 紧接着，算法采用K-D树技术在经过筛选后的两个边界集合之间高效地寻找最近邻对；同时结合单位四元数法进行坐标变换计算，进而迅速得出平移和旋转矩阵以完成最终的数据配准过程。实验数据显示：相较于传统ICP方法及近期改进的ICP方案，本段落所提策略不仅能在简化率达到2.4%的情况下显著提升运算速度（效率提高约25.8%），而且在精度方面依然保持了高水平。 综上所述，该算法能够在确保数据准确性的前提下大幅增强点云配准的速度和性能，尤其适用于大规模复杂场景下的应用。
     
  • WSCVT：开源的重量球形质心Voronoi镶嵌
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    简介：WSCVT是一款用于生成重量球形质心Voronoi镶嵌的开源软件工具。它提供了灵活且高效的算法来创建复杂几何结构，适用于材料科学、计算机图形学等多个领域研究。 文章《http://arxiv.org/abs/0912.3974》描述的重量球形质心Voronoi镶嵌的实现采用了凸包的一种实现方法，《http://www.cs.ubc.ca/~lloyd/java/quickhull3d.html》中有所展示。
     
  • 基于RANSAC的点云分割方法
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    本研究提出了一种基于RANSAC算法的高效点云分割方法，有效提高了大规模点云数据处理的速度与准确性。 在PCL 1.7.1库下使用RANSAC算法对点云数据进行分割。
     
  • 粒子群包含随机重采样、多项式重采样、系统重采样及残差重采样方法
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    本文探讨了粒子滤波中四种不同的重采样策略：随机重采样、多项式重采样、系统重采样和残差重采样，分析它们在不同情况下的应用效果。 粒子群包括随机重采样、多项式重采样、系统重采样和残差重采样程序。
     
  • 从网格数据到点云数据的采样方法
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    本文探讨了从网格数据转换至点云数据的有效采样技术，分析了几种主流算法的特点与局限性，并提出了一种新的高效采样方案。 使用PCL ASSIMP开源库进行网格采样，并将功能集成到Qt软件中。
     
  • 基于重心法的光斑图像质心计算
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    本文介绍了利用重心法进行光斑图像质心精确计算的方法，探讨了该方法在实验数据处理中的应用及其准确性。 资源包含以下内容：1. 参考质心光斑图像.mat 2. 偏移质心光斑图像.mat 3. 基于重心法的光斑图像质心计算.m
     
  • MATLAB点云降采样.zip
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    本资源包提供了一种利用MATLAB进行点云数据降采样的方法，有效减少大数据集中的冗余信息，提高处理效率。适用于需要优化计算性能的研究与开发工作。 点云处理过程中，由于数据量庞大，我们常常需要对其进行下采样。具体方法是将点云填入固定大小的三维网格中，然后从每个网格中选取一个点来生成新的点云。新生成的点云即为经过下采样的结果。这里以斯坦福兔子作为测试用的点云数据进行说明。