原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
三维激光扫描点云为文物模型重建提供了新的数据支持,但扫描所得海量点云包含大量冗余数据,给建模带来很大不便.针对扫描点云过密、冗余数据较多的问题,提出了一种基于自适应分层的文物点云数据压缩算法.算法的基本思想是:首先通过基于倒角距离变换的自适应分层方法对原始点云进行自适应分层;然后使用弦高差值作为特征点的判别依据来删除冗余数据,采用改进的弦高差法对每层点云进行压缩,保留对模型特征贡献较大的特征点.实验结果表明,通过形状误差控制分层厚度,能在平缓部位减少层数以提高效率的同时不至于使复杂部位因分层过厚而损失重要特征,改进的弦高差法在保留大曲率特征的同时不至于使平缓部位出现孔洞,从而保证了模型重建的精度.
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文献信息
篇名 基于自适应分层的文物点云数据压缩算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 自适应分层 倒角距离变换 改进的弦高差法 点云数据压缩
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 3500-3503,3507
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.11.072
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 王莉 贵州大学矿业学院 31 70 5.0 8.0
2 杜宁 贵州大学矿业学院 25 84 5.0 8.0
3 裴书玉 贵州大学矿业学院 4 14 2.0 3.0
4 张春亢 贵州大学矿业学院 11 13 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应分层
倒角距离变换
改进的弦高差法
点云数据压缩
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
总被引数(次)
238385
论文1v1指导