文物点云自适应分层压缩算法：提高模型重建精度

本文档深入探讨了一种针对文物点云数据压缩的创新算法，其核心在于解决三维激光扫描点云在模型重建过程中存在的冗余和密集问题。该算法名为“基于自适应分层的文物点云数据压缩”，旨在提高建模效率并保持重建精度。 首先，算法利用倒角距离变换的自适应分层技术对原始点云进行处理。这种方法根据点云中的几何特征，动态地将点云划分成多个层次，每个层次代表不同的细节程度。这有助于在不同复杂度的区域之间实现数据的有效管理，如在平缓区域可以适当减少层次，减少计算量，而在复杂部位则维持足够的点云密度以保留重要特征。 接下来，算法引入弦高差值作为冗余数据识别的关键指标。通过对特征点的弦高（即点到最近表面的距离）与邻近点的差值分析，筛选出对模型特征贡献较大的特征点，并去除那些重复或不重要的点。这种方法在保持模型细节的同时，避免了冗余数据对建模精度的负面影响。 此外，文中还提出了改进的弦高差法，它在保留大曲率特征的同时，优化了对平缓区域的处理。这意味着在复杂部分，算法能够准确地保留形状变化大的部分，而在相对平坦的区域，不会出现过多的孔洞，确保了模型重建的完整性。 论文的研究背景是三维激光扫描技术在文物保护中的应用，而这项技术产生的大量点云数据需要高效压缩和处理。通过这种方式，研究者试图解决点云数据处理中的挑战，以提升文物模型重建的效率和精度。 该算法在实验中展现了显著的效果，通过控制形状误差来调整分层厚度，实现了在不影响关键特征的情况下，有效地减小冗余数据和提高计算效率。论文最后还指出了资金支持和作者团队的研究背景，包括裴书玉、杜宁、王莉和张春亢四位学者，他们在点云数据处理、三维激光扫描技术以及文化遗产保护等领域具有丰富的专业知识。 这篇论文提出了一种创新的数据压缩策略，对于文物点云数据的高效管理和模型重建具有重要意义，对于文物数字化保护工作具有实际应用价值。