基于点云数据特征点拼接的建筑物三维重构

随着倾斜摄影测量和Lidar广泛应用，三维点云成为地理空间数据的重要数据种类。海量的三维点云数据一直是webgis可视化发布的难点。文章基于webgl框架，研究了三维点云数据切片分级等数据组织方法，并

提出了一种基于模糊熵迭代的点云精简算法,在提高算法运行效率的同时,获得的精简点云模型具有更好的细节特征。对所有点云数据进行快速X-Y边界提取以保留点云边界特征;计算所有数据点的曲率,将除边界外的数据点

点云分割是点云数据处理的关键环节,区域生长因在三维点云分割中易于实现、便于使用而得到了广泛应用,然而由于点云特征的不确定性及种子点选取不合理导致传统区域生长法局部分割性能不稳定。针对此问题,提出一种改

针对无法利用激光扫描或多张图像实现三维重建的已损或不复存在的建筑,本文提出了一种基于结构化场景的单张图像建筑物三维重建方法。该方法先基于RANSAC算法及最小距离法分别解算灭点直线和灭点;然后基于平行

三维点云数据转换360全景图:c++或c#直接调用dll,输入txt,在指定路径下生成全景图。传输数据为结构体指针和字符串。

使用vc++读取三维数据，并且显示出来.

大量的点云数据是通过三维激光扫描得到的，而点云数据的显示快慢受到了数据索引的直接影响，这是一个基础性问题。经过研究，八叉树与叶节点ＫＤ树相结合的混合空间索引结构以及ＬＯＤ构建的层次细节模型是用来解决点

这里是几个点云数据，利用vc++的数据程序可以打得开，希望对各位有用。

三维点云

文中针对三维扫描地表数据的特点,提出一种结合高程变化和坡角的分类综合去噪算法——高角算法;介绍了高角算法的理论分析及流程,结合实际案例研究了算法的可行性。实验结果表明:高角算法能自适应矿山的高程变化;