【摘 要】
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随着三维扫描技术的发展,原始点云数据量庞大且存在大量冗余,会降低点云数据的利用效率,给点云数据的处理和应用带来不便,这就需要精简算法对点云数据进行精简从而提高后续点云处理效率.针对传统点云数据精简算法在简化过程中特征点被过度简化问题,从降低特征损失角度提出了一种基于双特征约束的点云数据简化算法.通过构建点云双特征约束与体素包围盒精简法结合的方式,能够在不损失点云特征的情况下,实现点云的快速简化处理,并通过实际点云数据的精简实验,验证了该文方法的有效性.
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,上海200444
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随着三维扫描技术的发展,原始点云数据量庞大且存在大量冗余,会降低点云数据的利用效率,给点云数据的处理和应用带来不便,这就需要精简算法对点云数据进行精简从而提高后续点云处理效率.针对传统点云数据精简算法在简化过程中特征点被过度简化问题,从降低特征损失角度提出了一种基于双特征约束的点云数据简化算法.通过构建点云双特征约束与体素包围盒精简法结合的方式,能够在不损失点云特征的情况下,实现点云的快速简化处理,并通过实际点云数据的精简实验,验证了该文方法的有效性.
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