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  2. 通过对应点集合pt1,pt2 计算similarity transformation 参数,参数包括 坐标系间比例s,旋转矩阵R,转换向量T 以下是similarity transformation所使用转换方程: pntSet2' = s*R*pntSet1' + repmat(T,1,n)
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  1. 三维点云数据的预处理研究

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  2. 本文 重 点 研究点云数据编码压缩方法和邻域搜索算法。(1)、根据点云数据的特点,建立八叉树模型,对原始数据进行坐标变换,映射到正整数空间,在此基础上计算数据的Morton码。对Morton码排序、求差,统计码长,提出了一种改进Morton码的方法。该方法提高了Morton编码的连续性,降低了八叉树的深度,减少了数据存储量。并可应用三维行程编码等方法进一步压缩优化后的Morton码。试验结果证明了算法的有效性。(2)、把应用在四叉树模型的编码邻域算法推广到空间的八又树模型,并与栅格邻域搜索算法
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  1. Accelerated C++ 英文版

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  2. Accelerated C++ 描述的是现实中的问题和解决方案,而不只是语言功能。读者不但能够学会这些功能,而且知道如何使用它们。它的内容涉及语言和标准库。读者从一开始就可以使用标准库来编程。 作者通过在美国斯坦福大学的教学证明了上述方法的有效性:学生在第一堂课中就学习到如何编写实用的程序。该附件是英文版pdf,清晰
  3. 所属分类:C++

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