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激光散亂點云K最近鄰搜索算法

大小:1.09 MB 人氣: 2017-12-11 需要積分:3

  針對激光散亂點云的數據量大,且具有面型的特點,為降低存儲器使用量,提高散亂點云的處理效率,提出了一種散亂點云K最近鄰(KNN)搜索算法。首先,利用多級分塊、動態鏈表的存儲方式,只存儲非空的子空間編號。對相鄰子空間進行3進制編碼,利用編碼的對偶關系,建立相鄰子空間之間的指針連接,構造出包含KNN搜索所需的各類信息的廣義表,然后再搜索KNN。KNN搜索過程中,在計算被測點到候選點距離時,直接刪除篩選立方體內切球之外的點,可將參入按距離排序的候選點數減少為現有算法的一半。依賴K值和不依賴K值的分塊原則,均可計算不同的K鄰域。實驗結果表明,該算法不僅具有低的存儲器使用量,而且具有較高的效率。

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