散乱数据点的k近邻快速搜索算法

• 作者: 姜晓峰 强鹤群 马长胜
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 点云 k近邻 空间划分
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 页码范围: 206-209
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.12.059

摘要

提出了一种改进的散乱数据点k近邻搜索算法,该问题是逆向工程曲面重构技术中的统分块算法对点云空间进行首次分割,在此基础上估算点云平均点距,并利用平均点距估算结果对点云数据空间重新进行划分.分块结果使得k近邻搜索算法的搜索范围大大缩小,搜索速度明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜晓峰	苏州大学计算机科学与技术学院	55	418	13.0	18.0
2	马长胜	苏州大学计算机科学与技术学院	6	76	4.0	6.0
3	强鹤群	苏州大学计算机科学与技术学院	5	50	2.0	5.0