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题名点云数据压缩算法综述
被引量：1
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作者
孙瑞
张彩霞
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机构
东华理工大学
青海省第三地质矿产勘查院
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出处
《科技信息》
2010年第32期I0253-I0253,I0255,共2页
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文摘
由于三维激光扫描数据采集的过密,这使点云的数据处理变得十分复杂和困难。国内外专家学者在点云数据的精简方法和处理效率等方面做出了大量的理论研究和实际探索,解决了扫描数据量过大的问题,并取得了丰硕的成果。在此基础上,本文针对国内外点云数据缩减方法的研究现状,总结了一些点云数据压缩算法。
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关键词
数据预处理
点云数据精简
点云数据的压缩
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于自适应分层的文物点云数据压缩算法
被引量：9
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作者
裴书玉
杜宁
王莉
张春亢
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机构
贵州大学矿业学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第11期3500-3503,3507,共5页
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基金
贵州省科技计划资助项目(黔科合基础[2017]1026)
贵州大学研究生创新基金资助项目(研理工2017085)
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文摘
三维激光扫描点云为文物模型重建提供了新的数据支持,但扫描所得海量点云包含大量冗余数据,给建模带来很大不便。针对扫描点云过密、冗余数据较多的问题,提出了一种基于自适应分层的文物点云数据压缩算法。算法的基本思想是:首先通过基于倒角距离变换的自适应分层方法对原始点云进行自适应分层;然后使用弦高差值作为特征点的判别依据来删除冗余数据,采用改进的弦高差法对每层点云进行压缩,保留对模型特征贡献较大的特征点。实验结果表明,通过形状误差控制分层厚度,能在平缓部位减少层数以提高效率的同时不至于使复杂部位因分层过厚而损失重要特征,改进的弦高差法在保留大曲率特征的同时不至于使平缓部位出现孔洞,从而保证了模型重建的精度。
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关键词
自适应分层
倒角距离变换
改进的弦高差法
点云数据压缩
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Keywords
adaptive slice
chamfer distance transformation
improved chordal deviation method
point cloud data compression
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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