光学照像测量及数据压缩方法研究

光学照像测量技术的发展大大提高了逆向工程技术中的数据测量速度,使快速方便地获取包含被测物体更多细节的大量数据成为可能,但庞大的点云数据影响了模型重建的效率和质量。如何压缩散乱数据点已成为逆向工程中一个重要的研究课题,本文在介绍光学照像原理的基础上,分析常用数据压缩方法以及一种以八叉树原理为基础的的数据压缩算法。

逆向工程中点云数据压缩算法的研究与改进

详细回顾了逆向工程中点云数据压缩算法的国内外研究现状,并从大量的数据重建模型所带来的问题比如计算复杂,时间长,占用大量的内存空间等方面比较各种已有算法的优势,具体论述了它们的应用范围,并基于数据点的排列方式上指出每种方法的局限性,进而在已有八叉树的均匀细分方法的基础上提出了利用三维网格进行数据精简的八叉树非均匀细分方法,保证保留任何形式的边界数据点,提高压缩后数据点的精度,最后给出了流程图.