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题名基于局部熵的点云精简算法
被引量：1
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作者
董嘉敏
田华
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机构
太原理工大学信息与计算机学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第1期20-23,27,共5页
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基金
国家自然科学基金（61403329）
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文摘
针对目前流行的三维物体激光扫描仪获取的点云数据量大,冗余度高等问题,提出一种基于信息熵的点云精简算法。首先,定义数据点的曲率、点到邻域点重心的距离、点到邻域点的平均距离的倒数,三者乘积为权值积;然后,使用K-means聚类算法划分点云数据,根据类内估计曲率差值区分特征区域与非特征区域;最后,针对特征区域,利用提出的精简方法精简点云。实验结果表明,该方法计算相对简单,能够有效避免孔洞现象,同时,更好地保留了点云数据的原始物理特征。
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关键词
点云精简
信息熵
K-MEANS算法
特征区域区分
点云数据
曲率估计
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Keywords
point cloud reduction
information entropy
K⁃means algorithm
characteristic region distinction
point cloud data
curvature estimation
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.9
[电子电信—信息与通信工程]
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