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上传时间: 2021-02-06
详细说明：以点云数据为研究对象,提出了一种结合K维(KD)树空间切分思想的类八叉树混合点云索引结构,实现了对海量点云的高效管理。对于点云所在空间,首先利用KD树思想进行初步分割,再对所得的子空间利用八叉树做进一步切分,建立类八叉树索引结构。并对传统线性八叉树编码进行改进,利用优化后的编码方式对空间进行编码,以实现更好地空间管理和邻域搜索。最后,以5组数量级递增的点云集为测试数据,通过实验结果和对比分析可知,类八叉树能够使数据组织的整体结构趋于合理,有效地提高了存取效率,降低了内存空间的占用;提升了传统KD树构造索引的速度,也改善了传统八叉树对空间占用过大、邻域搜索耗时过长的问题,实现了对海量点云空间的合理管理。
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