散亂點云數(shù)據(jù)處理相關(guān)算法的研究.pdf

1、隨著三維激光掃描技術(shù)的發(fā)展，人們可以快速準(zhǔn)確的獲得物體表面大量的采樣點。但是這些數(shù)據(jù)非常龐大，對后續(xù)的實時和高效的處理帶來了很大的挑戰(zhàn)，因此準(zhǔn)確且高效的處理這些點云數(shù)據(jù)，并最終生成逼真的實物模型成為研究的一個重點。本文在此背景之下，對散亂點云數(shù)據(jù)處理的相關(guān)算法進(jìn)行了研究，其主要研究內(nèi)容有以下幾個方面：
　　 1.對空間包圍盒分塊中柵格邊長的計算方法進(jìn)行了改進(jìn)。首先以給定邊長進(jìn)行首次劃分，計算出劃分柵格的黑體占有率；然后綜合考慮數(shù)

2、據(jù)集的范圍、點的總數(shù)、最近點數(shù)k以及黑體占有率的情況下進(jìn)行第二次劃分，使得對不同點云數(shù)據(jù)的最佳邊長計算更為精確。
　　 2.在分析了基于點距與基于曲率的精簡方法的基礎(chǔ)上，綜合考慮了數(shù)據(jù)簡化速度與簡化精度的前提下給出了一種基于向量夾角的數(shù)據(jù)簡化算法。算法首先計算出采樣點及其鄰域點的重心點，再計算采樣點指向鄰域點的向量與采樣點指向重心點的向量的夾角，取這些夾角的平均值作為采樣點的夾角，依據(jù)采樣點的夾角值大小來識別特征點；實驗結(jié)果表明