基于包圍盒和最大信息相似性誤差測度的點云精簡.pdf

1、隨著三維測量和硬件掃描設(shè)備的不斷發(fā)展以及一些新的測量技術(shù)的出現(xiàn)，人們對于三維幾何建模技術(shù)的要求越來越高，因其獲取的數(shù)據(jù)量較大，為后續(xù)的處理過程造成了很大困難，在保證被測對象后續(xù)處理環(huán)節(jié)所需關(guān)鍵幾何形狀特征信息的條件下，如何對點云數(shù)據(jù)進行最大程度的精簡處理，對于準(zhǔn)確、快速和高效地進行后續(xù)處理顯得非常重要。
　　本課題突破常用的點云精簡方法，運用包圍盒和最大信息相似性誤差測度的方法，可以在最大限度精簡點云的基礎(chǔ)上較好的保持物體的幾何特

2、征。
　　首先，針對傳統(tǒng)的點云精簡方法展開研究，根據(jù)傳統(tǒng)的點云精簡方法效率低、效果差等問題的分析，將包圍盒運用到點云分塊中，大大減少了點云搜索鄰域點的時間。
　　其次，建立用于定量描述采樣點微分幾何相似性的模型，以信息相似性最大為原則構(gòu)建每組收縮點和信息相似性加權(quán)二次誤差測度，并通過該誤差測度最小化實現(xiàn)每組有效收縮點最優(yōu)坐標(biāo)的求解，信息相似性的提出，為模型特征曲線的精確、快速重建提供保障。
　　進一步，突破把采樣點對收