层次化的散乱点云简化算法
由于三维激光扫描仪获取的点云数据体积大且存在大量冗余，在后期处理时会占用计算机大量的空间和时间成本，因此需要对点云数据进行简化预处理。针对散乱点云数据模型，在保留关键几何特征的前提下，提出了一种层次化的点云简化算法。首先，构造点云模型的长方体包围盒，并将包围盒划分成若干个小立方体栅格，使得每个点都包含在栅格中；然后，计算每一个栅格中各个点的权值，通过对比权值与权阈值来确定该点是否保留，从而删除噪声点，实现点云初始简化；最后，采用基于曲率分级的简化算法实现点云精简化。对公共点云数据模型和文物点云数据模型进行了简化实验，实验结果表明，与随机采样法、均匀网格法及法矢夹角法等算法相比，所提算法具备较好的几何特征保持性能，可以达到较好的点云简化效果，是一种有效的点云简化算法。
成像系统、点云简化、包围盒、权值、曲率分级、简化率
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TP391;P208;Q-33
2022-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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