大规模散乱点的k邻域快速搜索算法

• 作者: 杨军 林岩龙 王小鹏 王阳萍
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: k最近邻域 曲面重建 点云 搜索步长
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学
• 页码范围: 399-406
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6182字
• 语种: 中文

摘要

针对大规模散乱点数据k最近邻域搜索速度慢和稳定性差的问题,提出一种新的k邻域快速搜索算法.首先,引入空间分块策略将数据集中的点归入不同的子空间;其次,动态控制搜索步长的改变量,根据点到其自身小立方体边界的最小距离保证搜索结果的准确性;最后,通过改变预筛选点数量的右侧控制阈值来消除已有算法中由于初始数值不当引起的死循环.实验结果表明该算法对初始搜索步长、搜索步长增量、采样密度和不同的拓扑结构具有较强的稳定性,并且能更快地完成k邻域搜索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨军	兰州交通大学电子与信息工程学院	71	349	10.0	15.0
2	王小鹏	兰州交通大学电子与信息工程学院	119	812	15.0	22.0
3	王阳萍	兰州交通大学电子与信息工程学院	104	752	16.0	22.0
4	林岩龙	兰州交通大学电子与信息工程学院	6	74	5.0	6.0