一种散乱点云的均匀精简算法

摘要：

针对散乱点云数据密度大、重建时间长、效率低等问题,提出了一种散乱点云的均匀精简算法.该算法基于开源C+ +编程库点云库(PCL),利用PCL的体素化栅格类创建一个K邻域三维体素栅格,结合包围盒法对输入的点云数据进行K邻域距离计算和法线估计,确定每个小立方栅格的重心,并以其来近似显示这个小立方栅格内所有的数据点,达到精简点云的目的,最后利用贪婪三角投影类对精简后的点云实现三角网格面重建并显示其效果.实验结果表明,该算法在充分保留点云数据几何特征的前提下,能有效滤除部分点云数据冗余量,且精简结果比较均匀,避免了大规模精简所出现的空白区域,提高了重建效率.

关键词：图像处理、点云精简、点云库、体素栅格、三角网格面

所属期刊栏目：37

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：中国纺织工业联合会科技指导性项目2013066;西安工程大学研究生创新基金资助项目CX201733

在线出版日期：2018-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：89-97