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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:这个算法在处理一些基于局部表面无法拟合的复杂几何面以及点定位混杂的噪声数据时效果较好。并且处理光滑表面时能达到二阶逼近。尽管如此,LOP算法在处理局部特征较为多,即局部点云密度不均的模型时,难以同时保证重采样模型既具有高度逼近性又能有均匀的分布,因此对重采样模型进行泊松碟采样以解决此问题。实验结果表明,含噪粗糙的原始采样三维点云数据经过LOP算法重采样后生成的新模型具有良好的逼近性、光顺性,点云分布也较均匀。是什么意思?

待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有
这个算法在处理一些基于局部表面无法拟合的复杂几何面以及点定位混杂的噪声数据时效果较好。并且处理光滑表面时能达到二阶逼近。尽管如此,LOP算法在处理局部特征较为多,即局部点云密度不均的模型时,难以同时保证重采样模型既具有高度逼近性又能有均匀的分布,因此对重采样模型进行泊松碟采样以解决此问题。实验结果表明,含噪粗糙的原始采样三维点云数据经过LOP算法重采样后生成的新模型具有良好的逼近性、光顺性,点云分布也较均匀。
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
This algorithm is based on local surface fitting complex geometric surfaces and point positioning mixed noise data. And when dealing with smooth surfaces to achieve second-order approximation. Nevertheless, the the lop algorithm in dealing with local features more and more local point cloud density
  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
In this algorithm with some local surface cannot be based on the complex geometric surfaces, as well as point-positioning mixed noise data better. And to deal with smooth surface can be reached at stage 2 approach. Nevertheless, LOP algorithm to deal with local characteristics, and that is more than
  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
This algorithm to process based on local surface fitting of complex geometric surfaces and give better results when data is location mix no
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
 
 
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