一种基于线性KD树的点云数据组织方法

发布时间：2017-07-26 05:21

  本文关键词：一种基于线性KD树的点云数据组织方法

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【摘要】：常规KD树索引对大规模点云数据进行组织和管理时,指针的存储往往耗费大量的内存空间。本文结合线性索引的编码思想,提出了一种线性KD树索引的构建和查找方法,存储点云时可以充分利用内存空间,通过自然数编码表示结点间的关系,并给出了线性KD树的构建和邻域查找方法。最后通过与开源最临近搜索库ANN库进行对比试验,证明本文的线性KD树索引可以明显减少点云组织时的内存消耗,并与基于指针的ANN库具有相近的临近查找效率。
【作者单位】： 武汉大学遥感信息工程学院;武汉市测绘研究院;
【关键词】： 点云索引 点云组织 邻域查找 KD树 线性索引
【基金】：国家863计划(2013AA122104) 高等学校博士学科点专项科研基金(20130141130003)
【分类号】：P225.2
【正文快照】： 随着激光扫描技术的发展,大规模的点云数据不断产生,点云数据的组织和管理已经成为后续处理和应用中的瓶颈[1]。点云数据的后处理往往依赖于点云的索引技术[2],一个高效的点云索引不仅可以提高点云的处理效率,还可以节省计算机的存储空间。KD树索引是点云数据处理中常用的一种

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本文编号：574882