基于MVF和改进八叉树的屏幕图像采集方案

作为远程视频监控系统的一个关键部分之一,监控画面的实时采集存在2个问题,一个是以传统屏幕DC法进行截图速率比较慢,另一个是图片数据传输量比较大,加重网络负载。为解决以上问题,以MVF(内存映射文件)法优化屏幕DC截图法的工作效率;以改进的八叉树算法对所采集的图片进行量化,在保证图像成像效果的基础上降低图像数据量。实验结果证明,基于MVF优化的屏幕DC截图法的工作速率得到改善,经改进的八叉树量算法量化处理和误差扩散处理后的图像具有明显层次感、颗粒感,带状现象得到改善。

多因子激光雷达点云分区精简算法

激光雷达点云密度较大时会导致数据冗余,对点云数据的计算、存储及显示造成困难。本文针对激光雷达地形扫描点云的精简问题,提出了一种多因子分区点云精简方法。首先在改进点云组织方式的基础上,使用变异系数定权法并综合4种传统的点云特征提取因子,得到最终的综合评价因子,以划分特征点与非特征点;然后使用改进的八叉树将所有点依据其位置与数量划分为子集,并根据每个子集的特征点数量确定是否保留其中部分非特征点。该方法可更全面客观地对数据进行特征评估与选择,得到最具代表性的点,实现更高精度的精简。试验显示,多因子分区方法的误差比其他方法低20%~50%,且在整体试验区域精度的均匀性高5%~70%,证明该方法更优越。