【摘 要】
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为了提高机载激光点云的Delaunay三角网生成效率及稳定性,基于分块算法的思想,改进了点云数据的分块方式,利用点云的凸包及重心点进行数据分块,并结合子块中激光点个数阈值进
【机 构】
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解放军信息工程大学地理空间信息学院,61363部队
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为了提高机载激光点云的Delaunay三角网生成效率及稳定性,基于分块算法的思想,改进了点云数据的分块方式,利用点云的凸包及重心点进行数据分块,并结合子块中激光点个数阈值进行三角形子块的细分,从而避免了传统子块合并过程中复杂的相邻三角形搜索及优化处理,仅需简单的一步优化即可完成相邻子块的合并,大大提高了算法的效率。经实验证明,该算法简单、高效且稳定性好,尤其对于大数据量的机载LiDAR点云Delaunay三角网生成具有明显的优势。
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