【摘 要】
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针对散乱空间点云数据没有明显拓扑结构的问题，为提高其数据处理速度，提出一种快速搜寻邻近点集的算法。根据点云数据的范围、点的总数确定合适立方体包围盒，采用空间三方向二分
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针对散乱空间点云数据没有明显拓扑结构的问题，为提高其数据处理速度，提出一种快速搜寻邻近点集的算法。根据点云数据的范围、点的总数确定合适立方体包围盒，采用空间三方向二分划分方法，将包围盒划分成许多子立方体，应用二进制编码表对子立方体中每个数据点建立索引号，给出新的方法对数据点进行再编码，确定邻近点的最佳搜索范围。实验结果表明，该算法能显著提高大规模散乱空间点云邻近点的搜索效率，保证搜索结果的可靠性。
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