改进坐标增量法：高效点云数据压缩与特征保留

本文主要探讨了在大数据时代背景下，如何提高点云数据处理效率，特别是在三维建模和应用中的关键问题。点云数据，源自于地面三维激光扫描，由于其密度高且包含大量冗余信息，传统的数据压缩方法可能无法满足需求。为此，作者提出了一种基于改进坐标增量的点云数据精简压缩算法。 坐标增量法原本是针对一维扫描线上的点云数据进行逐点压缩的方法，但本文将其扩展到了二维扫描线与扫描线之间的数据处理。这个改进的方法考虑了点云数据在空间上的连续性和结构，通过更智能地识别并剔除那些对几何特征影响不大的冗余点，实现了在保持几何特征不变的同时，有效地压缩数据量。 作者使用Matlab平台进行编程实验，对比了改进坐标增量法与坐标增量法、随机采样法、区域重心法和曲率采样法等几种常见的点云压缩算法。实验结果显示，当处理按行或按列扫描的平面或曲面点云数据时，改进的坐标增量算法表现出优越的性能：它所需的时间相对较短，压缩速度快，而且能较好地保留原始数据的特征信息，这意味着它在处理大规模点云数据时有较高的效率和良好的精度。 这项研究成果为点云数据的大规模存储与管理提供了有效的解决方案，尤其是在面对海量数据时，其在压缩效率和特征保留方面的优势尤为显著。这对于提高点云数据处理的整体效率，降低存储成本，以及推动三维建模和应用的发展具有重要意义。因此，改进坐标增量法在点云压缩领域的应用前景广阔，值得进一步的研究和推广。