【摘 要】
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为了提高海量点云数据建模的效率,对传统的数据精简算法进行改进,提高点云数据精简精度,保留点云数据基本特征,提出基于kd_tree算法和法向量估计的点云数据精简方法。该方法
【基金项目】
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宿州学院横向项目(2016hx007),宿州学院重点科研项目(2016yzd01),宿州学院智慧课堂项目(szxy2017zhkt06,szxy2018zhkt05)
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为了提高海量点云数据建模的效率,对传统的数据精简算法进行改进,提高点云数据精简精度,保留点云数据基本特征,提出基于kd_tree算法和法向量估计的点云数据精简方法。该方法利用kd_tree实现每个点K近邻数据搜素,构建点云数据树状拓扑关系,通过最小二乘拟合K近邻点平面,计算平面法向量,实现每个点云数据法向量的获取,根据点云数据法向量夹角关系,实现点云数据精简。实验证明,这种方法能够很好保留点云特征信息,实现点云数据精简。
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