【摘 要】
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针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题，提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒，把点云数据划分进三维
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2013GXNSFAA019331;2014GXNSFDA118035);桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(GDYCSZ201453)
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针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题，提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒，把点云数据划分进三维体素栅格中去；其次计算点云的k邻域，进行曲面法向量估计；然后，在三维体素栅格中选择满足要求的数据点，实现点云下采样；最后，调用Power Chest对下采样点云数据进行曲面重建，在三维可视化类库Visualization Toolkit（VTK）进行显示、，实验结果表明，该算法能够加快三维点云数据的重建速度，较好地保持了点云特征，提高曲面重建的
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