2010年散乱点云数据曲率精简算法：理论与应用

本文主要探讨了"散乱点云数据的曲率精简算法"，发表于2010年的《北京理工大学学报》第30卷第7期。随着大数据时代的来临，海量散乱点云数据的处理成为一项挑战。作者周煌、张万兵、杜发荣和药晓江针对这一问题，提出了一个以平均曲率作为判据的数据精简方法。 首先，他们采用了八叉树（Octree）数据结构对点云数据进行空间分割，这是一种高效的空间搜索和数据组织方式，它能够根据数据的密度动态地划分空间区域，便于后续处理。通过这种方式，他们构建了k邻域（k-Neighborhood），这是一种基于数据点之间距离的概念，用于确定哪些数据点相互关联，对它们进行进一步分析。 接着，算法的核心步骤是对k邻域内的散乱数据点进行二次曲面拟合，这一步涉及到了多边形拟合技术，通过拟合可以提取出局部表面特征。通过拟合得到的曲面，作者计算其平均曲率，这是衡量曲面弯曲程度的重要指标。每个数据点的平均曲率均值被用来作为精简决策的依据，即如果某点的曲率接近于平均值，可能不是关键特征，可以选择删除。 为了防止在数据精简过程中误删重要的边界数据点，算法引入了曲率差函数。这个函数用于识别并保护那些曲率变化显著或有特殊几何形状的数据点，确保这些边界信息在精简过程中得以保留。 经过实验证明，该算法对于具有复杂曲率分布的点云数据精简具有理论意义和实际应用价值。它能够在保持数据精度的同时，有效地减少冗余，提高数据处理效率。通过比较和分析，算法的可靠性和准确性得到了验证，这对于大规模点云数据处理领域的研究者和工程师来说，是一个实用且有价值的工具。 这篇文章提供了一种创新的散乱点云数据精简策略，通过结合空间分割、曲面拟合和曲率分析，有效地解决了一项实际问题，推动了计算机图形学、遥感数据处理和智能制造等领域的发展。