【摘 要】
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针对激光散乱点云的数据量大,且具有面型的特点,为降低存储器使用量,提高散乱点云的处理效率,提出了一种散乱点云K最近邻（KNN）搜索算法。首先,利用多级分块、动态链表的存储方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61104136）,曲阜师范大学实验室开放基金资助项目（sk201418）.
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针对激光散乱点云的数据量大,且具有面型的特点,为降低存储器使用量,提高散乱点云的处理效率,提出了一种散乱点云K最近邻（KNN）搜索算法。首先,利用多级分块、动态链表的存储方式,只存储非空的子空间编号。对相邻子空间进行3进制编码,利用编码的对偶关系,建立相邻子空间之间的指针连接,构造出包含KNN搜索所需的各类信息的广义表,然后再搜索KNN。KNN搜索过程中,在计算被测点到候选点距离时,直接删除筛选立方体内切球之外的点,可将参入按距离排序的候选点数减少为现有算法的一半。依赖K值和不依赖K值的分块原则,均可计算
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