【摘 要】
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根据建筑物在高度方向截面上的点云数据必定位于其轮廓线的原理,提出基于聚类平面特征的点云数据精简算法。该算法无需对扫描对象进行表面重构,而是在保持建筑物高度方向数据
【机 构】
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西安建筑科技大学土木工程学院,西北大学可视化技术研究所,西安理工大学自动化与信息工程学院
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助项目“三维模型智能处理与检索平台”(2008AA01Z301);虚拟现实应用教育部工程研究中心开放基金资助项目(MEOBNUEVRA200902)
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根据建筑物在高度方向截面上的点云数据必定位于其轮廓线的原理,提出基于聚类平面特征的点云数据精简算法。该算法无需对扫描对象进行表面重构,而是在保持建筑物高度方向数据精度的前提下,对点云数据分层聚类简化,保留满足条件的特征点,删除其余的点。通过实例证明该算法可以在保持建筑物外形特征的同时,达到较高的精简比率。
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