中国激光, 2015, 42 (8): 0814003, 网络出版: 2022-09-24   

于法向量夹角信息熵的点云简化算法

Point Cloud Simplification Based on the Information Entropy of Normal Vector Angle
作者单位
1 武汉理工大学资源与环境工程学院, 湖北 武汉 430079
2 武汉大学测绘学院, 湖北 武汉 430079
3 武汉大学灾害监测与防治研究中心, 湖北 武汉 430079
摘要
针对点云简化很难完全保证精度和速度上达到最优的问题,提出了基于法向量夹角信息熵的点云简化算法。利用经典的主成分分析方法来估计点的法向量,计算法向量与参考平面的夹角,利用最邻近点搜索算法,确定每个点的K 个最邻近点,并根据信息熵的定义,提出法向量夹角局部熵模型,局部熵的大小直接反映了表面的特征状况;针对不同区域局部熵大小,进行逐步的点云简化,从而可以保留凸变区域较多的点,精简较多平面区域的点,实现点云的非均匀简化。实验结果表明,该方法在简化精度和速度上都能达到较优。
Abstract
A point cloud simplification based on the information entropy of normal vector angle is proposed, in view of the difficulty to ensure the optimal of precision and speed of simplification. The principal component analysis is used to estimate the normal of each point and the angle between normal vector and reference plane is computed. The K-nearest neighbor search algorithm is used to determine K-nearest neighbor points, and the local entropy of normal vector angle is proposed according to information entropy. The local entropy represents the features of surface. The point cloud is gradually simplified according to the different local entropy, the more points of convex region are retained and more points of plane are simplified, the non-uniform simplification is realized. The experimental results show that the proposed method can achieve a balance of precision and speed of simplification.

陈西江, 章光, 花向红. 于法向量夹角信息熵的点云简化算法[J]. 中国激光, 2015, 42(8): 0814003. Chen Xijiang, Zhang Guang, Hua Xianghong. Point Cloud Simplification Based on the Information Entropy of Normal Vector Angle[J]. Chinese Journal of Lasers, 2015, 42(8): 0814003.

本文已被 12 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!