包围盒算法压缩lidar点云

基于八叉树的OBB包围盒碰撞检测，对三类八叉树做了分析比较

八叉树结构是三维数据建模中研究和应用最为广泛的栅格数据结构。由于三维扫描的点云数据是基于物体表面的,其空间离散程度远大于三维实体数据,一般的线性八叉树编码压缩方法都是基于实体数据的,不能直接应用于三维

机载稳定平台的姿态偏差对从机载LiDAR获得的激光点云的分布和点密度有重大影响。一方面,姿态偏差会导致激光点云沿扫描方向水平移动,从而导致覆盖区域偏离目标地形,并导致某些重要地形的扫描丢失。另一方面,

利用机载LiDAR点云数据分割建筑物屋顶的新方法

通过分析机载雷达(LIDAR)点云数据与航空影像数据特点,提出了融合机载LIDAR点云和航空影像的建筑物轮廓探测方法。分别提取机载点云和航空影像中的部分建筑轮廓线,将轮廓线拟合成直线段的建筑物轮廓边,

Point cloud slice; point cloud plane cutting

为了在玉米仿真中构建逼真有效的光环境，提出一种基于二分内包围盒的玉米光照逆光线跟踪算法。在玉米表面建立二分内包围盒进行预处理，减少光线与玉米相交运算量；引入遮挡因子简化光能计算的复杂度；通过调整光能阈

C# 求点集的最小包围矩形，供大家参考，具体内容如下1、求点集的中心点

三维激光扫描点云为文物模型重建提供了新的数据支持，但扫描所得海量点云包含大量冗余数据，给建模带来很大不便。针对扫描点云过密、冗余数据较多的问题，提出了一种基于自适应分层的文物点云数据压缩算法。算法的基

机载激光雷达(LiDAR)能获得高精度的三维点云数据,可透过林叶到达地表面,快速准确反映出研究区域连续起伏的地形特征,有利于建立高分辨率数字高程模型(DEM)。用布模拟滤波(CSF)算法对机载LiDA