基于点云截面数据点的多轮廓排序算法

发布时间：2021-12-28 18:19

　　针对使用切片技术提取的点云截面数据点的多轮廓排序问题,提出了一种简便有效的算法.该算法分为两步,首先通过最近邻域搜索,根据距离阈值依次生成各个轮廓的闭合多边形,完成多轮廓截面数据点的粗排序和轮廓分离,然后将剩余数据点依照最小夹角原则插入到相应的轮廓闭合多边形中,达成截面数据点的精确排序.实验证明,该算法可对逆向工程中各种复杂的截面数据点实现精确排序和轮廓分离,将无序数据点转化为有序数据点,排序结果稳定、准确. 

【文章来源】：河南科学. 2019,37(06)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

最近点搜索算法错误情况Fig.1Errorconditionofrecentpointsearchalgorithm.

引用格式：付敬帅，李斌.基于点云截面数据点的多轮廓排序算法［J］.河南科学，2019，37（6）：933-937.轮廓点Pi的最近邻域搜索如图2所示，点Pi的最近点是点Pd，以r为半径的最近邻域内有两个剩余点Pi+1和Pd.因为逆时针方向扫描到的第一个剩余点是Pi+1，则选择点Pi+1为下一个轮廓点，未选中的剩余点Pd转化为待定点.待定点在最近邻域搜索算法结束后，会全部转化为剩余点，且剩余点没有参与到轮廓闭合多边形的生成.因此称最近邻域搜索为粗排序，之后还需要将剩余点插入到轮廓闭合多边形的合适位置，进行精确排序.在算法的具体实现中，将逆时针方向扫描转化为求解向量夹角问题，以Pi-1、Pi、Pi+1三点为例（见图3），将PiPi-1记为向量a，将PiPi+1记为向量b.设向量a=(a)x,ay，向量b=(b)x,by，则可以通过向量的点积公式（式（2））计算得到向量a和b之间的夹角θ.ab=||a||bcosθ=axbx+ayby，（2）但计算得到的夹角θ没有方向，取值范围为0~180°，还需要判断向量a到向量b是逆时针方向还是顺时针方向，方向通过向量的叉积公式（式（3））进行判断.a||×b=a||xby-aybx，（3）若式（3）中的axby-aybx结果是正数，说明向量a到b是逆时针方向，向量a到b的逆时针夹角为θ；结果是负数，说明向量a到b是顺时针方向，则向量a到b的逆时针夹角为2p-θ；结果是0，则说明向量a和b共线.1.2粗?

图3两个间隔极近的内轮廓与外轮廓Fig.3Twocloselyspacedinnerandoutercontours（3）

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3554510