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搜索资源列表

  1. 自由曲面测量点云数据的建模方法研究.pdf

  2. 本文提出了一种散乱点云数据的建模新方法。通过对点云数据进行空间三维划分，实现了边界信息的高效提取。采用局部曲面拟合方式得到位于截平面上的有序数据，使得无序的散乱数据形成了有序的阵列数据，实现了NURBS曲面的精确拟合。实验证明，该方法非常适合卷曲类模型的自由曲面重构，在某零件的测量、建模和加工中已经得到了实际应用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-04
    • 文件大小：165888
    • 提供者：TZD1012

  1. opengl octree

  2. 基于八叉树空间分割的k近邻以三维扫描得到的散乱点云为基础,提出了一种基于空间八叉树的快速k近邻搜索算法,通过对点集建立包围盒,利用八叉树记录分割过程,从而使近邻点的搜索只局限于采样点所在 搜索算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-04
    • 文件大小：355328
    • 提供者：haiming16168

  1. 空间散乱点集Delaunay三角剖分的算法优化及实现

  2. 本文在详细研究和分析了典型的Delaunay三角剖分算法的思想后，针对增量 算法中的关键问题提出改进的方法，从降低算法的时间复杂度的角度出发，以点 定位搜索这一关键问题为切入点，提出新的改进搜索的方法，该算法利用四面体 三角面的法矢与该面的点到插入点之间形成的向量的夹角来确定定位方向，不需 额外的搜索数据结构，且对于每个搜索四面体只需三个面的法矢和夹角的计算， 减少了搜索过程中的计算量，且定位的路径较优，有效提高了算法的效率，使整 个Delaunay三角剖分算法的时间复杂度约为O(N‘·‘2)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：woshidou0926

  1. 一种绘等值线的新方法

  2. 曲面的等值线是刻画曲面几何形状的特征线簇之一，有助于可视化建模过程评估其数学物理模型。对由散乱点 表示的空间曲面，文章提出了一种绘等值线的算法。算法用分片三次参数多项式曲面拟和给定的空间数据点，避免了使 用拟合曲面所带来的曲面解析式复杂的问题。算法可以求出等值线的解析解。同时，通过参数变换和对曲面极值点的充 分利用，大大减少了绘制等值线的计算量。文中还给出了应用实例。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-26
    • 文件大小：208896
    • 提供者：underuwing

  1. 1.1 空间曲面上散乱数据三角剖分的概念

  2. 这个是关于点云毕业设计的资料，点云精简是一项重要的三维重构技术！在我们的生活中起着重要作用

  3. 所属分类：网络管理

    • 发布日期：2011-11-28
    • 文件大小：218112
    • 提供者：mjt200810301567

  1. vc++的空间散乱点滤波算法

  2. 以空间树结构原理进行空间搜索，根据区域内搜索到的数据数目判断空间噪声并滤除

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-04
    • 文件大小：748544
    • 提供者：welldon03

  1. matlab Kriging工具箱

  2. 基于Kriging方法的空间散乱点插值的matlab工具箱

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-08-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：nansea

  1. 基于Kriging方法的空间散乱点插值.pdf

  2. 关于克里金插值的一个清晰的介绍，排除网上的那些垃圾的介绍，你将看到也许只看很少的文章就能理解一个高深的课题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-07-05
    • 文件大小：583680
    • 提供者：csunking

  1. matlab代码arnold置乱

  2. Arnold置乱是经典的置乱变换之一，它能改变信息的分布状况，使图像信息分部散乱化，同时，它的逻辑简单，实现方便，可以有效降低系统复杂度。 根据选择不同的相位空间，可以分为二维、三维、四维直至 N维的Arnold置乱。 本文介绍的是二维的Arnold置乱。其定义为： 其中，（x, y）是原图像的像素点，（x', y'）是变换后的新图像的像素点，n是图像的阶数，即图像的大小，一般考虑正方形的图像。 在水印信号的生成阶段，把置乱的次数作为加密的密钥。 Arnold具有周期性的特点，即随着迭代次数的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-09
    • 文件大小：2048
    • 提供者：cp_oldy

  1. 保留边界特征的点云简化算法

  2. 为有效简化点云数据，提出保留边界特征的点云简化算法。该算法利用三维栅格划分 法建立散乱点云的空间拓扑关系，计算每个数据点的近邻，通过球拟合法求得其曲率和具有方向性 的法向量，采用投影点个数比值法找到并保留点云边界，根据具体情况设定所需阈值，对非边界点 进行分类，通过对点的曲率与平均曲率比较、近邻保留点与近邻点个数比例，完成，占、云简化。实验 结果表明：该算法不仅能对点云进行直接有效地简化，而且还能很好地保留点云模型的细节特征。 简化比例达25％一40％。该方法可以满足不同种类点云简化的要求，能

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-11-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：q_023

  1. 三维激光扫描点云边界检测和孔洞修补

  2. 主要讲述了点云孔洞修补的过程，怎么检测边界，针对散乱点云数据分布不规律性，提出了改进的动态网格 k 邻域算法，建立点云空间拓扑关系，实验表明该算法不仅能够快速、准确地查找出目标点的 k 邻近点，还具有较为广泛的适用范围

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-10-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：bjdzx15001

  1. 数据运营思维导图

  2. 数据运营 作用&意义 知错能改，善莫大焉 —错在哪里，数据分析告诉你 运筹帷幄，决胜千里 —怎么做好“运筹”，数据分析告诉你 以往鉴来，未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来，数据分析告诉你 工作思维 对业务的透彻理解是数据分析的前提 数据分析是精细化运营，要建立起体系化思维（金字塔思维） 自上而下 目标—维度拆解—数据分析模型—发现问题—优化策略 自下而上 异常数据 影响因素 影响因素与问题数据之间的相关关系 原因 优化策略 数据化运营7大经典思路 以目标为导向，学会数据拆分 细分到极致

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2018-04-26
    • 文件大小：68157440
    • 提供者：zzwin1006

  1. 基于Kriging方法的空间散乱点插值.pdf

  2. 关于克里金插值的一个清晰的介绍，排除网上的那些垃圾的介绍，你将看到也许只看很少的文章就能理解一个高深的课题。 关于克里金插值的一个清晰的介绍，排除网上的那些垃圾的介绍，你将看到也许只看很少的文章就能理解一个高深的课题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-03-14
    • 文件大小：292864
    • 提供者：qhttl

  1. 基于Kriging方法的空间散乱点插值.pdf

  2. 关于克里金插值的一个清晰的介绍，排除网上的那些垃圾的介绍，你将看到也许只看很少的文章就能理解一个高深的课题。 关于克里金插值的一个清晰的介绍，排除网上的那些垃圾的介绍，你将看到也许只看很少的文章就能理解一个高深的课题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-02-09
    • 文件大小：292864
    • 提供者：sj13483162817

  1. 基于三维重建技术的三角剖分

  2. 在分析已有算法的基础上，利用增量法与分治法相结合的思想,实现了直接对空间散乱点的三角剖分。通过对空间散乱点的三角剖分，最终得到满足所要重建物体的三角网格模型，且网格非常均匀,该模型直观、清晰地再现了实体模型。实验证明了算法的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：281600
    • 提供者：weixin_38674616

  1. 大规模散乱点的k邻域快速搜索算法

  2. 针对大规模散乱点数据k最近邻域搜索速度慢和稳定性差的问题,提出一种新的k邻域快速搜索算法。首先,引入空间分块策略将数据集中的点归入不同的子空间;其次,动态控制搜索步长的改变量,根据点到其自身小立方体边界的最小距离保证搜索结果的准确性;最后,通过改变预筛选点数量的右侧控制阈值来消除已有算法中由于初始数值不当引起的死循环。实验结果表明该算法对初始搜索步长、搜索步长增量、采样密度和不同的拓扑结构具有较强的稳定性,并且能更快地完成k邻域搜索。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：97280
    • 提供者：weixin_38734361

  1. 基于VG-DBSCAN算法的大场景散乱点云去噪

  2. 针对城市环境下三维激光雷达（LiDAR）点云数据密度不均匀、离群噪点多而不利于后期点云帧间匹配的问题，提出一种应用于城市环境下大规模散乱LiDAR点云的离群噪点滤除算法。该算法对传统的基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）算法进行改进，通过对三维点云进行体素栅格划分，创建了一个由栅格单元组成的集合，以此大幅减小每个对象在数据空间中邻域的搜索范围。改进后的算法能够快速发现各个聚类，使目标点云与离群点分离，从而剔除点云中的离群噪点。实验结果表明：所提算法能够实时处理点云数据，在保证点云三维几何特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38688890

  1. 基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割

  2. 针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题, 提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理, 得到去除干扰点后的散乱工件点云; 通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点, 并使相互碰撞的工件在空间上产生分离; 采用改进的搜索半径自适应欧氏聚类进行点云分割, 得到多个工件点云子集, 基于距离约束将去除的边缘点补齐到点云子集之中, 从而完成点云分割。此外, 线下模板点云注册为分割参数的选取提供依据, 从而保证了分割结果的准确性, 提高了分割速度。结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_38606202

  1. 利用结构特征的点云快速配准算法

  2. 为提高三维激光扫描点云的配准精度以及效率,解决数据点缺失、点云散乱时的配准问题，结合点云的全局和局部结构特征的不变特性，提出基于全局结构特征的初始配准算法和利用局部结构特征的快速精确配准算法。首先，给出全局结构特征的定义，并阐明初始配准方法，证明在点云样本集缺失数据时初始配准算法的有效性；然后，给定一种空间区域的划分方式，并找出划分的空间区域中两个点云的对应点；最后，通过找出的有限个对应点实现点云的精确配准。在仿真和实验数据处理时,该精确配准算法能够有效地完成缺失、散乱点云的精确、快速配准，且在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38604330

  1. 基于lp空间力学模型的三维点云配准算法

  2. 为了提高三维激光扫描点云的配准效率和精度，提出一种基于lp空间力学模型的点云配准算法。针对待配准的两组点云数据，首先计算两片点云的重心，通过重心化将两组点云移到以重心为原点的同一坐标系下，然后利用lp空间力学模型将复杂的两组点云数据分别简化为三个特征向量表示的模型，再根据两点云特征向量的对应关系利用奇异值分解方法求解刚体变换旋转矩阵，得到初始配准参数，最后使用改进的最近点迭代(ICP)算法实现两组点云的精确配准。本文算法可以处理无序散乱点云样本。相比于经典ICP算法，本文算法对Bunny点云数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38709379
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