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文檔簡介
1、近年來,隨著逆向工程的發(fā)展和三維數(shù)據(jù)掃描設(shè)備精度的提高,所得到的點(diǎn)云的密度往往很大,導(dǎo)致后續(xù)存儲、傳輸、顯示和重構(gòu)都將消耗大量的時間和計(jì)算機(jī)資源。如何高效地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理成了各國專家研究的熱點(diǎn),其中點(diǎn)云的壓縮和精簡可以分別減輕工程上在傳輸、存儲和重構(gòu)方面的壓力。本文針對點(diǎn)云壓縮和精簡中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了較為深入的研究并分別提出了一種優(yōu)化算法。
1.提出了一種基于八叉樹的點(diǎn)云壓縮算法。算法改進(jìn)了八叉樹分割的停止條件,可以在適當(dāng)?shù)纳?/p>
2、度停止分割并確保體素大小合適;在分割的基礎(chǔ)上建立K鄰域,利用簡單有效的統(tǒng)計(jì)方法去除原始點(diǎn)云的離群點(diǎn);在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上,對每個節(jié)點(diǎn)分配位掩碼,通過操縱位掩碼,在遍歷時對數(shù)據(jù)查詢和操作,并優(yōu)化隨后的點(diǎn)位置編碼。算法有效地移除了離群點(diǎn)和表面雜點(diǎn),并在區(qū)間編碼提高了點(diǎn)云壓縮效率。該算法較完整地保留了點(diǎn)云的關(guān)鍵信息,取得了良好的壓縮率并縮短了壓縮時間。
2.針對無任何預(yù)知信息下的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),提出了一種特征保留的點(diǎn)云精簡算法。算法首先通過分
3、析點(diǎn)云數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)信息,選取X,Y軸方向進(jìn)行分割并運(yùn)算,提取X-Y邊界;然后利用柵格法對已經(jīng)提取過邊界的散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行空間劃分并建立K鄰域;通過計(jì)算點(diǎn)云在不同鄰域內(nèi)的法向量變化度來提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征點(diǎn);最后利用柵格索引對非特征點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行適當(dāng)簡化。該算法既能夠保留點(diǎn)云的細(xì)節(jié)特征使其在重構(gòu)之后逼近原始模型,又取得了良好的運(yùn)算效率與精簡率。
在對精簡算法研究的基礎(chǔ)上,本文對點(diǎn)云重構(gòu)算法進(jìn)行了探討和研究,并通過PCL_visual
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