【摘 要】
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作为一种反映物体形貌的三维信息,点云数据的原始数据量十分庞大,直接对过多的数据进行操作会影响后续重建等工作.本文提出了一种新的点云特征提取自适应精简算法.首先对原始
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51675160,61171048);河北省应用基础研究计划重点基础研究资助项目(No.15961701D);河北省高层次人才资助项目(No.GCC2014049);河北省人才工程培养经费资助项目(No.A201500503)
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作为一种反映物体形貌的三维信息,点云数据的原始数据量十分庞大,直接对过多的数据进行操作会影响后续重建等工作.本文提出了一种新的点云特征提取自适应精简算法.首先对原始点云进行空间划分,构建点的k邻域,设置特征参数,进行特征分析,识别不同区域的信息和数据.然后针对平面数据预先进行边界的检测和提取,对剩余部分进行精简.最后,针对非平面区域,先提取特征,再根据曲率的不同进行不同程度的精简.办公室数据扫描实验结果表明,处理大小为百万以内点的点云模型可以在几秒之内完成,精简比能够达到90％以上,与原始数据间的误差较小
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