一种保留特征点的大数据量点云分类精简算法
Science of Surveying and Mapping（2022）
Abstract
针对桥梁等大型结构点云模型存在数据量过大、特征信息提取不准确等问题,该文提出了一种保留特征点分类精简的方法.对点云数据进行体素下采样预处理;空间栅格均匀划分点云数据,并以每个小栅格为单位计算曲率描述子并优化栅格,将点云数据快速划分为特征区和非特征区;利用曲率和K邻域法向量夹角的平均值把特征区点云划分为特征点和非特征点;对不同类点云采用不同的精简策略并整合在一起,较好地解决了传统精简算法在海量点云精简速度和精度上难以兼顾的不足.对某桥大型拼装构件的试验结果表明,在较高精简度下,所提算法较传统精简算法,能够有效避免孔洞现象发生,在精简速度和精度上都取得了较好的效果.
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