三维点云数据的预处理研究
于 2020-12-03 发布
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本文 重 点 研究点云数据编码压缩方法和邻域搜索算法。(1)、根据点云数据的特点，建立八叉树模型，对原始数据进行坐标变换，映射到正整数空间，在此基础上计算数据的Morton码。对Morton码排序、求差，统计码长，提出了一种改进Morton码的方法。该方法提高了Morton编码的连续性，降低了八叉树的深度，减少了数据存储量。并可应用三维行程编码等方法进一步压缩优化后的Morton码。试验结果证明了算法的有效性。(2)、把应用在四叉树模型的编码邻域算法推广到空间的八又树模型，并与栅格邻域搜索算法做定性比较。此外，还简单介绍了Delaunay三角划分方法及其优化准则，Hoppe的三角网格重构算法。
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