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一种基于强特征点保留的三维点云数据精简算法 被引量:3

A 3D Point Cloud Data Reduction Algorithm Based on Strong Feature Point Retention
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摘要 介绍了一种改进的三维点云数据精简算法,该算法使用了一种基于强特征点保留的方法,先提取出强特征点数据,再对原始点云进行精简,从而达到点云数据精简的效果。该算法相对于其他算法,在点云数据精简的精度和简度方面都有较大提升。 This paper introduces an improved algorithm of 3 D point cloud data reduction.The algorithm uses a method based on strong feature point preservation.The algorithm extracts strong feature point data first,then simplifies the original point cloud,so as to achieve the effect of point cloud data reduction.Compared with other algorithms,this algorithm has a great improvement in the accuracy and simplification of point cloud data reduction.
出处 《工业控制计算机》 2020年第11期92-93,共2页 Industrial Control Computer
基金 国家自然科学基金,批准号61674100。
关键词 三维点云 数据精简 强特征点保留 three-dimensional point cloud data reduction strong feature point retention
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