基于边界保留的点云精简算法研究.pptx
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添加副标题目录PART01PART02算法背景算法目标算法原理算法流程PART03边界定义边界检测边界保留策略边界保留效果评估PART04点云精简的目标点云精简的方法点云精简的效果评估点云精简的优化方向PART05算法实现细节实验设置与数据集实验结果与分析算法性能评估PART06算法优点算法缺点改进方向未来展望PART07结论总结感谢您的观看
基于边界保留的k-means聚类点云精简算法研究.docx
基于边界保留的k-means聚类点云精简算法研究基于边界保留的k-means聚类点云精简算法研究摘要:随着数据技术的不断发展,点云数据成为了许多领域中必不可少的一部分。然而,点云数据的规模庞大、噪音多、冗余度高,给点云数据的处理和应用带来了挑战。因此,点云数据的精简成为了一个重要的任务。本文提出了一种基于边界保留的k-means聚类点云精简算法,该算法能够以较高的准确率和效率将点云数据进行精简,从而提高点云数据的处理和应用效果。关键词:点云数据,精简算法,k-means,边界保留1.引言点云数据是指由大量
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本发明涉及一种保留边界点的点云精简方法,属于计算机三维建模技术领域。本发明提出的点云精简方法的具体步骤为:①读取原始点云数据;②点云数据的空间划分,并计算出每个数据的最近K邻域;③估算出每个数据点的单位法向量;④获取点云数据的边界数据点,并进行保留;⑤对于非边界点的点云数据,进行重要特点的判断;⑥对非边界数据点进行精简。本文方法与其他方法相比,在对点云数据达到有效的精简时,而且还很好的保留了点云模型的边界特征点;避免了曲率估计的耗时长,在点云平坦区域产生大面积的孔洞现象;对封闭的点云模型和单片的点云模型都
一种保留细节与边界特征的点云精简方法.pdf
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基于影像匹配点云的精简算法研究.docx
基于影像匹配点云的精简算法研究标题:基于影像匹配点云的精简算法研究摘要:随着计算机视觉和三维重建技术的发展,基于影像匹配点云的三维重建技术已经成为了广泛研究的领域。然而,由于数据规模大、计算复杂度高的特点,传统的点云算法在应用中存在一定的限制。为解决这一问题,本论文通过对基于影像匹配点云的算法进行深入研究和改进,提出了一种精简算法,从而在保持高精度的同时,减少算法的计算复杂度。关键词:影像匹配点云;三维重建;精简算法;计算复杂度第一章引言1.1研究背景1.2研究目的1.3论文结构第二章相关工作综述2.1影