一种基于线性KD树的点云数据组织方法

摘要：

常规KD树索引对大规模点云数据进行组织和管理时，指针的存储往往耗费大量的内存空间。本文结合线性索引的编码思想，提出了一种线性KD树索引的构建和查找方法，存储点云时可以充分利用内存空间，通过自然数编码表示结点间的关系，并给出了线性KD树的构建和邻域查找方法。最后通过与开源最临近搜索库ANN库进行对比试验，证明本文的线性KD树索引可以明显减少点云组织时的内存消耗，并与基于指针的ANN库具有相近的临近查找效率。

关键词：点云索引、点云组织、邻域查找、KD树、线性索引

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家863计划2013AA122104；高等学校博士学科点专项科研基金20130141130003

在线出版日期：2016-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：23-27