【摘 要】
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为了提高二次曲面的拟合精度,提出了一种基于离散平稳小波变换的NURBS二次曲面的拟合方法。首先利用格网化方法得到二次曲面模型点云数据的高程图像及其高程序列,其次对此高
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学电气工程学院,根特大学通信与信息处理系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501394),国家科技重大专项(2017ZX05019001-011),河北省自然科学基金(F2016203155)
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为了提高二次曲面的拟合精度,提出了一种基于离散平稳小波变换的NURBS二次曲面的拟合方法。首先利用格网化方法得到二次曲面模型点云数据的高程图像及其高程序列,其次对此高程序列进行离散平稳小波变换提取出二次曲面模型表面的特征点,最后利用提取的特征点实现高精度NURBS二次曲面拟合。实验结果表明,该方法与NURBS拟合方法相比,球面和圆锥面拟合结果的均方根误差分别降低了55.79%和50.47%,具有较高的拟合精度。
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