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摘要:
针对传统点云压缩算法中主要应用法向量、曲率等测度来描述目标区域几何信息,易受噪点影响,无法保证压缩精度的问题,提出一种顾及几何形态与密度分布的点云迭代压缩算法。本文首先利用三维高斯核函数对原始点云进行平滑处理,依据点平滑前后平坦度变化分量与密度变化分量来衡量当前点在点云中的重要度,然后迭代去除重要度最低的点,并计算该点影响范围点集,更新其重要度,最终实现点云压缩。采用两份数据对本文算法进行验证,并与三种经典压缩方法进行对比,实验表明,相较于其他三种方法,本算法压缩结果在点分布均匀的同时,能够较好的保留特征点集。
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 顾及几何形态与密度分布的点云压缩方法
来源期刊 测绘科学技术 学科 数学
关键词 点云压缩 高斯核函数 平滑距离 点重要度
年,卷(期) chkxjs_2018,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 212-222
页数 11页 分类号 O1
字数 语种
DOI
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 杨必胜 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 59 1287 20.0 35.0
2 梁福逊 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 6 99 2.0 6.0
3 张少彬 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
点云压缩
高斯核函数
平滑距离
点重要度
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
测绘科学技术
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