基于体素栅格的建筑物三维激光点云数据抽稀方法.docx

基于体素栅格的建筑物三维激光点云数据抽稀方法
基于体素栅格的建筑物三维激光点云数据抽稀方法
摘要：
随着激光扫描技术的发展，建筑物三维激光点云数据获得的精确性大幅提升。然而，高密度的点云数据不仅会占用大量存储空间，而且会导致在点云分析和处理过程中的效率低下。因此，为了减少建筑物三维激光点云数据的体积和提高处理效率，本文提出了基于体素栅格的建筑物三维激光点云数据抽稀方法。该方法通过将原始点云数据划分为均匀的体素栅格，在每个栅格中选择合适的点进行保留，从而实现点云数据的抽稀。
关键词：建筑物；激光点云数据；体素栅格；抽稀方法
引言：
近年来，激光扫描成为获取建筑物三维数据的重要方法。激光扫描技术可以快速且准确地获取建筑物的表面形态信息，得到大量的激光点云数据。然而，由于激光扫描设备获取数据的精确性以及数据处理的灵活性，导致产生了海量的点云数据。这些数据不仅占用大量存储空间，而且在点云分析和处理过程中，会大幅降低效率。因此，对点云数据进行抽稀处理是十分必要的。
相关工作：
点云数据抽稀方法主要分为基于空间和基于属性的方法。基于空间的方法通过保持点云数据中关键特征点的空间分布，去除过于密集的点来实现抽稀。而基于属性的方法则通过对点云数据的属性进行分析，选择相似的点云进行保留或者抽取稀疏的点云。基于体素栅格的方法是常用的点云抽稀方法之一。
基于体素栅格的方法：
基于体素栅格的方法将点云数据划分为规则的体素栅格，然后在每个栅格中选择合适的点进行保留。首先，根据点云数据的边界范围和体素栅格的尺寸，将点云数据划分为一系列的体素栅格。然后，在每个栅格中根据一定的策略选择合适的点进行保留。选择策略可以根据点的密度、属性等进行确定。最后，将保留的点重新组合为抽稀后的点云数据。
实验与结果：
本文基于体素栅格的建筑物三维激光点云数据抽稀方法进行了实验验证。实验使用了一组包含高密度点云数据的建筑物模型。首先，将原始点云数据划分为体素栅格。接着，根据点云数据的密度和属性，选择合适的点进行保留。最后，将保留的点重新组合为抽稀后的点云数据。实验结果表明，基于体素栅格的方法可以有效地抽稀建筑物三维激光点云数据，减少数据体积并提高处理效率。
结论：
本文提出了一种基于体素栅格的建筑物三维激光点云数据抽稀方法。该方法通过将点云数据划分为规则的体素栅格，在每个栅格中选择合适的点进行保留，实现了点云数据的抽稀。实验结果表明，该方法可以有效地减少建筑物三维激光点云数据的体积并提高处理效率，为后续点云分析和处理提供了便利。
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