基于聚类平面特征的三维点云数据精简算法

被引：17

作者：

王茹 ^{[1
,2
]}

周明全 ^{[2
]}

邢毓华 ^{[3
]}

机构：

[1] 西安建筑科技大学土木工程学院

[2] 西北大学可视化技术研究所

[3] 西安理工大学自动化与信息工程学院

来源：

计算机工程 | 2011年 / 37卷 / 10期

关键词：

三维点云; 聚类; 平面特征; 轮廓线; 数据精简;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

根据建筑物在高度方向截面上的点云数据必定位于其轮廓线的原理,提出基于聚类平面特征的点云数据精简算法。该算法无需对扫描对象进行表面重构,而是在保持建筑物高度方向数据精度的前提下,对点云数据分层聚类简化,保留满足条件的特征点,删除其余的点。通过实例证明该算法可以在保持建筑物外形特征的同时,达到较高的精简比率。

引用

页码：249 / 251+254 +254

页数：4

共 4 条

[1] 基于视点的大规模点云数据实时预测调度策略 [J].