散乱数据点的k近邻快速搜索算法

被引：45

作者：

马长胜

姜晓峰

强鹤群

机构：

[1] 苏州大学计算机科学与技术学院

来源：

关键词：

点云; k近邻; 空间划分;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2007.12.059

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

提出了一种改进的散乱数据点k近邻搜索算法,该问题是逆向工程曲面重构技术中的关键环节。采用传统分块算法对点云空间进行首次分割,在此基础上估算点云平均点距,并利用平均点距估算结果对点云数据空间重新进行划分。分块结果使得k近邻搜索算法的搜索范围大大缩小,搜索速度明显提高。

引用

页码：206 / 209

页数：4

共 4 条

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