基于双调和样条内插和高斯曲率极值的多面函数拟合高程异常方法

利用双调和样条函数对GPS/水准数据进行内插,从而得到高程异常曲面的网格数据。为了能更准确地描述高程异常曲面的弯曲变化,本文提出以高程异常网格数据点上的高斯曲率极值为判定条件,对所有GPS/水准数据点进行筛选,以高斯曲率极值大于零与否选择不同的核函数,利用多面函数拟合方法对高程异常曲面进行拟合。拟合结果表明,基于双调和样条内插及高斯曲率极值的多面函数拟合方法优于二次多项式、移动二次曲面及单独采用某种核函数的多面函数拟合方法。

基于曲率特征的点云快速简化算法

为了提高实体反求的效率,提出一种点云快速简化算法。该算法依据特征点群曲率变化的特点在点云邻域拟合曲面上搜寻特征点并进行储存,依据搜寻结果对点云进行特征点分布评估,并根据评估结果设定相应的简化距离对点云进行简化。算法充分保留了特征区域点云,使得简化后的点云能够较好地表达形状,整个搜寻过程只针对高斯曲率极值点的附近点,相对于需要在全局上进行曲率计算的传统简化算法,该算法在运行速度上具有明显优势。