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典型文献
层次化的散乱点云简化算法
文献摘要:
由于三维激光扫描仪获取的点云数据体积大且存在大量冗余,在后期处理时会占用计算机大量的空间和时间成本,因此需要对点云数据进行简化预处理。针对散乱点云数据模型,在保留关键几何特征的前提下,提出了一种层次化的点云简化算法。首先,构造点云模型的长方体包围盒,并将包围盒划分成若干个小立方体栅格,使得每个点都包含在栅格中;然后,计算每一个栅格中各个点的权值,通过对比权值与权阈值来确定该点是否保留,从而删除噪声点,实现点云初始简化;最后,采用基于曲率分级的简化算法实现点云精简化。对公共点云数据模型和文物点云数据模型进行了简化实验,实验结果表明,与随机采样法、均匀网格法及法矢夹角法等算法相比,所提算法具备较好的几何特征保持性能,可以达到较好的点云简化效果,是一种有效的点云简化算法。
文献关键词:
成像系统;点云简化;包围盒;权值;曲率分级;简化率
作者姓名:
赵夫群;汤慧
作者机构:
西安财经大学信息学院,陕西 西安 710100
引用格式:
[1]赵夫群;汤慧-.层次化的散乱点云简化算法)[J].激光与光电子学进展,2022(18):1811006
A类:
点云简化,曲率分级
B类:
层次化,散乱点云,简化算法,三维激光扫描仪,点云数据,空间和时,时间成本,数据模型,几何特征,造点,点云模型,长方体,包围盒,若干个,立方体,栅格,权值,删除,除噪声,噪声点,算法实现,点云精简,公共点,化实验,随机采样,采样法,均匀网格法,夹角,角法,特征保持,成像系统,简化率
AB值:
0.312121
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