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一种大规模点云k邻域快速搜索算法

杨军 林岩龙 张瑞峰 王小鹏

杨军, 林岩龙, 张瑞峰, 王小鹏. 一种大规模点云k邻域快速搜索算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(5): 656-664. doi: 10.13203/j.whugis20140191
引用本文: 杨军, 林岩龙, 张瑞峰, 王小鹏. 一种大规模点云k邻域快速搜索算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(5): 656-664. doi: 10.13203/j.whugis20140191
YANG Jun, LIN Yanlong, ZHANG Ruifeng, WANG Xiaopeng. A Fast Algorithm for Finding k-nearest Neighbors of Large-Scale Scattered Point Cloud[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(5): 656-664. doi: 10.13203/j.whugis20140191
Citation: YANG Jun, LIN Yanlong, ZHANG Ruifeng, WANG Xiaopeng. A Fast Algorithm for Finding k-nearest Neighbors of Large-Scale Scattered Point Cloud[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(5): 656-664. doi: 10.13203/j.whugis20140191

一种大规模点云k邻域快速搜索算法

doi: 10.13203/j.whugis20140191
基金项目: 国家自然科学基金(61462059);中国博士后科学基金面上项目(2013M542396);人社部留学人员科技活动项目择优资助(2013277);甘肃省财政厅基本科研业务费(214142)。
详细信息
    作者简介:

    杨军,博士,教授,主要从事三维几何模型的对应关系和分割问题研究。yangj@mail.lzjtu.cn

  • 中图分类号: P208;TP391.4

A Fast Algorithm for Finding k-nearest Neighbors of Large-Scale Scattered Point Cloud

Funds: The National Natural Science Foundation of China, No.61462059; China Postdoctoral Science Foundation Funded Project, No.2013M542396; the Technology Foundation for Selected Overseas Chinese Scholar, Ministry of Human Resources and Social Security, No.2013277; the Fundamental Research Funds of Department of Finance of Gansu Province, No.214142.
  • 摘要: 针对大规模点云数据k邻域搜索效率低和分块不均匀的问题,提出了一种新的k邻域快速搜索算法。首先,根据设定的子空间内点云数目上限对点云空间在坐标轴方向自适应分块;然后,以待搜索点到所对应子空间6个面的最小距离作为边长生成初始自身小立方体,根据小立方体内采样点数目的控制阈值动态控制小立方体大小,缩小k邻域的搜索范围;最后,以搜索不成功的点到子空间边界的最小距离所对应的面的外法向量方向作为此面的扩展方向,并以所有搜索不成功点到该面距离的最大值作为该方向的扩展步长对子空间定量扩充。实验结果表明,该算法不仅具有较强的稳定性,而且自动化程度较高,能更快地完成k邻域搜索。
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-01-31
  • 刊出日期:  2016-05-05

一种大规模点云k邻域快速搜索算法

doi: 10.13203/j.whugis20140191
    基金项目:  国家自然科学基金(61462059);中国博士后科学基金面上项目(2013M542396);人社部留学人员科技活动项目择优资助(2013277);甘肃省财政厅基本科研业务费(214142)。
    作者简介:

    杨军,博士,教授,主要从事三维几何模型的对应关系和分割问题研究。yangj@mail.lzjtu.cn

  • 中图分类号: P208;TP391.4

摘要: 针对大规模点云数据k邻域搜索效率低和分块不均匀的问题,提出了一种新的k邻域快速搜索算法。首先,根据设定的子空间内点云数目上限对点云空间在坐标轴方向自适应分块;然后,以待搜索点到所对应子空间6个面的最小距离作为边长生成初始自身小立方体,根据小立方体内采样点数目的控制阈值动态控制小立方体大小,缩小k邻域的搜索范围;最后,以搜索不成功的点到子空间边界的最小距离所对应的面的外法向量方向作为此面的扩展方向,并以所有搜索不成功点到该面距离的最大值作为该方向的扩展步长对子空间定量扩充。实验结果表明,该算法不仅具有较强的稳定性,而且自动化程度较高,能更快地完成k邻域搜索。

English Abstract

杨军, 林岩龙, 张瑞峰, 王小鹏. 一种大规模点云k邻域快速搜索算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(5): 656-664. doi: 10.13203/j.whugis20140191
引用本文: 杨军, 林岩龙, 张瑞峰, 王小鹏. 一种大规模点云k邻域快速搜索算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(5): 656-664. doi: 10.13203/j.whugis20140191
YANG Jun, LIN Yanlong, ZHANG Ruifeng, WANG Xiaopeng. A Fast Algorithm for Finding k-nearest Neighbors of Large-Scale Scattered Point Cloud[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(5): 656-664. doi: 10.13203/j.whugis20140191
Citation: YANG Jun, LIN Yanlong, ZHANG Ruifeng, WANG Xiaopeng. A Fast Algorithm for Finding k-nearest Neighbors of Large-Scale Scattered Point Cloud[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(5): 656-664. doi: 10.13203/j.whugis20140191
参考文献 (16)

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