基于八叉树的点云压缩算法研究文献综述

 2021-10-27 21:59:17

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文 献 综 述研究背景:随着计算机技术、数字图像设备 、机、电 、光一体化技术 、激光及其他光源技术的发展, 三维测量设备得到长足的发展。

尤其是结构光面扫描三维测量仪器数据获取速度快, 单次扫描能获得几万个数据点。

若将全部数据都用于三维曲面重构, 不仅占用大量的计算处理时间, 而且由于噪声点的存在直接影响所构曲面的光顺性, 甚至无法达到模型重建的目的。

因而, 在保证精度的前提下有效地对点云数据进行精简尤为重要。

研究现状:近年来, 人们对三维数据精简进行了大量的研究工作。

Fujimoto和 Kariya1993年提出的减少方法是保证减少数据点的误差范围处于给定的角度和距离公差范围内。

Veron和 Leon1997年提出一种用误差带( ErorZones) 减少多面体数据点的方法。

Martin等 1996年提出了一种基于均匀网格( UniformGrid) 的中值滤波的数据精简方法, 该方法克服了均值和样条曲线简化的限制, 其缺点是均匀化网格对捕捉产品外形形状不敏感。

ChenY.H. 1999 年则提出一种直接将测得的数据生成三角形, 通过减少三角形数量, 从而达到减少数据点的方法。

韩国 K.H.Le等 于 2001年提出, 用于激光扫描测量的数据精简方法, 该方法对数据点云的边界点不容易确定。

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