海量采样点集法向聚类并行估计及增量统一算法

摘要

为提高对海量采样点集法向估计的有效性,提出一种法向并行估计算法.首先利用聚类算法将采样点集分解成多个子集,并通过阈值过滤获取样点子集分界带;然后将各样点子集的法向计算过程并行化处理;最后,采用增量算法实现样点子集的法向统一.实验证明,对海量点云模型法向估计,在确保法向估计的准确性不低于现有算法的前提下,计算效率与内存利用率得到显著提高.