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散乱点云数据K-邻域快速搜索算法的研究 被引量:2

Research on Algorithm for Finding k-Nearest Neighbors of Scattered Points Cloud
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摘要 K-近邻搜索是海量数据曲面重构中构建合理拓扑关系的关键步骤,其效率直接影响到曲面重构的效率。本文主要研究了一种面向逆向工程的k邻域的快速搜索算法,并通过Visual C++ 6.0编程实现,最后结合UG二次开发对车身数据点进行了检验。结果表明该算法稳定可靠,效率较高。 Finding k-nearest neighbors is one of the key steps constructing logical topology in surface reconstruction of scattered point clouds, and the efficiency of surface reconstruction is directly affected by its efficiency. In this paper, an algorithm of finding k-nearest neighbors for reverse engineering is implemented by using Visual C ++ 6.0, and tested with the data points of an automobile body, which is combined with UG further development. The results show that the algorithm has high stability and efficiency.
出处 《农业装备与车辆工程》 2008年第2期17-19,共3页 Agricultural Equipment & Vehicle Engineering
关键词 点云 曲面重构 K-近邻 points cloud surface reconstruction k-nearest neighbors
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献15

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共引文献163

同被引文献33

引证文献2

二级引证文献19

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