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| 一种新的散乱点云数据多级空间索引 | |
| 摘 要： | 散乱点云数据具有数据量大(海量性)、数据表达精细(高空间分辨率)、空间三维点之间无拓扑关系(散乱性)等特征,在对其进行应用前必须进行数据预处理(如去噪、配准、分割等)。而在这些数据处理过程中需频繁的进行邻域查找,如果没有高效的查询索引机制,很难实现数据自动处理。因此,如何进行数据的组织和索引,以提高后续邻域检索和查询等操作的速度,是目前点云数据处理中的一个研究热点。针对现有点云数据采用的空间索引方式的优缺点,本文提出了一种多级格网和KD树混合的空间索引,该索引提出变分辨率格网索引与KD树的混合索引模式,简称Multi Grid-KD树索引。该方法在保持网格索引算法实现简单查询效率高等优点的同时,解决了单一分辨率数据冗余的问题。以故宫太和殿的点云数据为例,对本文提出的Multi Grid-KD树索引算法和KD树、八叉树等经典算法做对比。结果表明,本文索引方法在最邻近点查询以及四邻域查询的效率上均优于KD树,以及八叉树索引。 |
A New Multi-level Spatial Index of Scattered Point Cloud Data |
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