论文研究散乱点云精简的一种改进算法.pdf

非接触式扫描获取的散乱点云数据存在大量冗余。为方便模型重构，点云数据精简是不可或缺的点云预处理步骤。提出一种散乱点云数据精简的改进算法，首先将包围点云数据的最小包围盒划分成若干个子空间，根据每个含有点的子空间获取K邻域点集的拟合平面，计算K邻域中各点到拟合平面距离的累加和。对各个K邻域的距离累加和升序排列，根据预定精简百分比，将包围盒划分为待保留和待删除两个区域，实现了对同一数据在不同区域采用不同算法完成不同比例的精简。实例验证表明，该算法在保留几何特征的同时，更能有效地避免空白区域，且提高了计算效率。