【摘 要】
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利用空间球搜索大规模点云数据k邻域存在速率慢和稳定性差的问题，为此，提出一种新的k邻域快速搜索算法。利用与k无关的分块策略对点云进行分块，使用候选点所在子块内采样点的近
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61261029);中国博士后科学基金资助面上项目(2013M542396);甘肃省自然科学基金资助项目(1208RJZA243);陇原青年创新人才扶持计划基金资助项目(201182)
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利用空间球搜索大规模点云数据k邻域存在速率慢和稳定性差的问题，为此，提出一种新的k邻域快速搜索算法。利用与k无关的分块策略对点云进行分块，使用候选点所在子块内采样点的近似密度自适应确定候选点的初始动态球半径，应用动态球的外切立方体搜索k邻域候选点。当候选点数目不满足要求或搜索不成功时，采用候选点动态球外切立方体的外接球扩大搜索范围。实验结果表明，与已有算法相比，该算法的k邻域搜索效率明显提高，而且当子块内预设点数变化、采样密度提高时具有较强稳定性，自动化程度较高。
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