基于特征保留的散乱点云压缩算法

摘要

本发明公开了一种基于特征保留的散乱点云压缩算法，包括以下步骤：步骤一：从点集中取一点利用分块技术搜索其K近邻域，建立点云拓扑关系；步骤二：根据点K近邻域，计算点云的法矢量、曲率，并调整法矢方向，使之具有一致性；步骤三：根据曲率，取出符合要求的特征点予以保留；步骤四：以八叉树理论为基础，按照精简原则，在保证物体特征的前提下精简点云。本发明的优点在于利用分块技术提高了邻域搜索的效率，并在保留对象特征的基础上完成数据精简。本发明的压缩算法可以用于测绘、计算机图像及真三维模型重建等各领域，具有较高的可信度，压缩效果较好，应用前景广。

主权项

一种基于特征保留的散乱点云压缩算法，包括以下步骤：步骤一：从点集中取一点利用分块技术搜索其K近邻域，建立点云拓扑关系；步骤二：根据点K近邻域，计算点云的法矢量、曲率，并调整法矢方向，使之具有一致性；步骤三：根据曲率，取出符合要求的特征点予以保留；步骤四：以八叉树理论为基础，按照精简原则，在保证物体特征的前提下精简点云。