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提出了一种基于二次分割的自适应最小包围盒的栅格化策略,提高了散乱数据点k近邻搜索算法的速度。采用传统分块算法对点云空间进行首次分割,在此基础上估算点云平均点距,并利用平均点距估算结果对点云数据空间重新进行划分。分块结果使得k近邻搜索算法的搜索范围大大缩小,搜索速度明显提高。
一种改进的散乱数据点的k近邻快速搜索算法
【摘 要】
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提出了一种基于二次分割的自适应最小包围盒的栅格化策略,提高了散乱数据点k近邻搜索算法的速度。采用传统分块算法对点云空间进行首次分割,在此基础上估算点云平均点距,并利用平均点距估算结果对点云数据空间重新进行划分。分块结果使得k近邻搜索算法的搜索范围大大缩小,搜索速度明显提高。
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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苏州大学学报(工科版)
【发表日期】
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2007年02期
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