基于改进八叉树的三维点云压缩算法

针对大数据环境下,三维模型的传输和存储需求,提出了一种基于八叉树的三维点云有损压缩算法。该算法改进了八叉树分割的停止条件,可以在适当的深度停止分割并确保体素大小合适。同时在分割的基础上通过建立K邻域,利用简单有效的统计方法去除原始点云的离群点。在数据结构上,对每个节点分配位掩码,通过操纵位掩码,在遍历时对数据查询和操作,并优化随后的点位置编码。该算法可以有效地移除离群点和表面杂点,并在区间编码上提高了点云压缩效率。实验结果表明,该算法较完整地保留了三维点云数据的关键信息,取得了良好的压缩率并缩短了压缩时间。