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本发明针对含有棱边和尖角等特征的复杂型面采样点云,为提高其法向估计结果的准确性,提出一种基于特征区域聚类分级的点云法向估计方法,属于产品逆向工程技术领域。根据曲面局部平坦性与贝叶斯信息准则对点云进行聚类分析,依次将点云划分为平坦、特征边缘、棱边尖角等区域,并识别样点所属特征类型,将平坦区域样点法向估计结果迭代向其邻近特征区域逐级传播,使得特征样点法向估计结果与其邻近平坦区域样点的法向保持一致。本发明可准确估计特征区域样点的法向,有效保证棱边和尖角区域样点的法向多义性,且对数据噪声具有抑制作用。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112396080 A
(43)申请公布日
2021.02.23
(21)申请号 20191
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