原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对点云数据局部集中的特点,使用差值预测对点云数据进行预测处理;在预测的同时,根据IEEE-754浮点数标准,简化浮点数的尾数,使用3.5 Byte来表示一个浮点数,以提高压缩效果;然后对预测数据中连续重复的字节使用该字节加该字节重复的次数的方式存储;最后对经过以上处理的数据使用一阶自适应算术编码进行压缩.最终得到的程序在压缩比和内存占用两个方面远优于WinRAR、WinZip压缩软件.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于Surfel点云数据的压缩算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 点云 基于预测的压缩 算术编码 Surfel
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 3471-3473
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.11.081
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋海玉 大连民族学院计算机科学与工程学院 42 210 7.0 12.0
5 盛森 大连民族学院计算机科学与工程学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2017(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
点云
基于预测的压缩
算术编码
Surfel
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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