顾及Gestalt邻近与简化原则的平面点集形状重建
顾及Gestalt邻近与简化原则的平面点集形状重建
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DOI：
10.11947/j.agcs.2020.20190406
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
彭馨
中科院分区：
文献类型：
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作者：
颜金彪;吴波;彭馨
针对经典Delaunay三角网平面点集形状重构方法存在的经验参数确定和容易出现不符合实际情况的碎洞问题,提出了一种顾及Gestalt邻近与简化原则的Delaunay三角网平面点集形状重构的算法SRGT。首先根据邻近性原则,采用双极差粗差探测技术来识别和定位Delaunay三角网中的极长边,逐步细化三角网中的内外边界;然后基于简化性原则,将形状重构的碎洞优化转化为粗差探测问题,并利用3σ粗差探测原则来实现碎洞的剔除。采用模拟与真实数据验证了本文算法的有效性。与4种经典算法(α-shape、χ-shape、边长比约束法以及∂RGG)进行对照试验,表明本文算法的优越性。模拟数据表明SRGT在面状点集为均匀或随机分布时,无须设置先验参数即可有效提取复杂形状的内外边界,并且L~2误差范数值明显低于其余4种方法。真实案例的试验结果也表明本文算法在工程实践中具有良好应用效果。