1 同济大学测绘与地理信息学院, 上海 200092
2 现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室, 上海 200092
3 上海船舶研究设计院, 上海 201203
通过三维激光扫描仪获取的原始点云数据量庞大,不利于后期的数据处理工作。现有的基于曲率值的点云压缩方法容易引起亚特征区域细节丢失的问题。针对这一问题,提出了一种基于曲率分级的点云数据压缩方法。该方法通过计算曲率反映点云数据中特征的分布情况,采用对数函数对归一化后的曲率值进行分级,对不同等级的点进行空间网格划分后根据点的曲率等级实现点云的分级压缩。实验结果表明,所提方法能在大幅度减少数据量的同时,较好地保留原始数据的细节特征,从而实现对点云数据的高效压缩。
遥感 点云压缩 曲率分级 空间网格 特征保留 激光与光电子学进展
2019, 56(14): 142801
