大规模散乱点的k邻域快速搜索算法

摘要：

针对大规模散乱点数据k最近邻域搜索速度慢和稳定性差的问题,提出一种新的k邻域快速搜索算法.首先,引入空间分块策略将数据集中的点归入不同的子空间;其次,动态控制搜索步长的改变量,根据点到其自身小立方体边界的最小距离保证搜索结果的准确性;最后,通过改变预筛选点数量的右侧控制阈值来消除已有算法中由于初始数值不当引起的死循环.实验结果表明该算法对初始搜索步长、搜索步长增量、采样密度和不同的拓扑结构具有较强的稳定性,并且能更快地完成k邻域搜索.

关键词：k最近邻域、曲面重建、点云、搜索步长

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61162016;甘肃省自然科学基金项目1208RJZA243;陇原青年创新人才扶持计划201182

在线出版日期：2013-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：399-406