激光线扫点云数据精简表达与STL生成新法

本文主要探讨了在激光线扫描方式下获取大量点云数据时所面临的挑战，特别是在存储、处理和分析方面的效率问题。针对这个问题，研究者提出了基于向量夹角计算的点云数据精简表达方式，这是一种创新的数据压缩技术，通过计算并筛选出关键的几何特征点，如拐点，来减小原始数据的冗余。这种方法保留了数据对象的基本形状信息，确保了数据的完整性。 点云数据精简表达不仅有效地减少了数据量，而且对于后续的计算机辅助设计（CAD）应用非常有利，例如在三维建模和可视化中，STL文件的生成更为高效。文章重点介绍了如何利用邻近点分析来生成STL文件，这种生成方法避免了常规STL文件生成过程中常见的缝隙和畸变问题，提高了模型的质量和精度。 该研究的关键在于其算法的有效性，它能够在保持数据对象细节的同时，提供一个更易于管理和处理的简化表示。通过将图像处理技术、激光点云数据、线扫方式的特性以及数据精简和STL文件生成相结合，研究人员开发出了一种实用且有实际意义的方法，对于工业设计、机器人导航、无人机遥感等领域具有很高的应用潜力。 关键词方面，"图像处理"指出了这项工作的理论基础，"激光点云"则明确了数据来源，"线扫方式"描述了数据采集的方式，"数据精简"强调了方法的核心，最后"STL文件"则表明了结果的应用形式。整个研究符合"TP391"（信息技术类）的中图分类标准，并被标注为A级文献，表明其学术价值高。 这篇文章提供了一个创新的解决方案，旨在优化激光线扫方式下的点云数据管理，为解决大规模数据处理难题提供了新的思路和技术支持，具有较高的学术和工程价值。