基于改进坐标增量的点云数据压缩算法

发布时间：2017-12-13 16:24

  本文关键词：基于改进坐标增量的点云数据压缩算法

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【摘要】：为提高点云数据三维建模及其应用的效率,在保证几何特征不变的前提下,进行数据压缩显得必要而迫切。针对地面三维激光扫描获得的点云数据密度大、冗余信息多,现有压缩算法存在不足的问题,在分析研究现有算法的基础上,将坐标增量法中一维扫描线点云数据逐点压缩扩展到二维扫描线与扫描线间点云数据的压缩,提出了改进坐标增量的点云数据精简压缩算法。并通过实例,借助Matlab平台编程,将该算法的压缩效果与坐标增量法、随机采样法、区域重心法和曲率采样法等现有典型算法的压缩效果进行定性和定量比较发现,对于按行或按列扫描的平面或曲面点云数据,该算法所用的时间较短,速度适中,且能很好的保留特征信息,具有较好的精简压缩效果,为大数据时代下海量点云数据的存储与管理提供了一定的参考。
【作者单位】： 西安科技大学测绘科学与技术学院;
【分类号】：P225.2
【正文快照】： 0引言地面三维激光扫描技术通过“面测量”的方式[1],快速高效地获取地物的三维坐标信息,拓宽了人们对测绘的理解。但是海量的点云数据给后期的数据处理、数据传输和进一步的数据应用造成了较大的障碍,是制约三维激光扫描技术快速发展的瓶颈。因此,在保证数据精度的前提下,实

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本文编号：1285803