基于法向量夹角信息熵的高效点云简化算法

本文主要探讨了一种创新的点云简化算法，即基于法向量夹角信息熵的点云简化方法。在处理遥感数据中复杂且庞大的点云数据时，传统的简化技术往往难以同时保证精度和速度的最佳平衡。该算法的核心在于利用主成分分析（PCA）来精确估算点云中各点的法向量，这是关键的几何特性，因为它反映了表面的局部方向和纹理信息。 法向量夹角是算法中的核心计算步骤，通过计算每个点的法向量与其参考平面之间的角度，可以评估点在空间结构中的重要性。通过最邻近点搜索算法，确定每个点的K个最近邻点，这些点的信息共同决定了该点的局部特征。信息熵在此处被引入作为衡量局部复杂度的指标，它反映了区域内点分布的不确定性或信息混乱程度。法向量夹角的局部熵模型使得算法能够根据不同区域的特征，如凸起区域和平坦区域，动态调整简化策略。 在算法执行过程中，对不同局部熵值的区域进行分层处理，高熵区域通常包含更多的细节和变化，因此会被保留更多的点；而低熵区域，如平面区域，点云则可以适当简化。这种方法实现了点云的非均匀简化，能够在保持关键特征的同时减少冗余数据，从而提高整体的简化效率。 实验结果显示，这种基于法向量夹角信息熵的点云简化算法在简化精度和速度上都表现出色，尤其是在处理大规模遥感数据时，它的优势更为明显。它不仅能够有效减少存储需求和处理时间，还能够更好地保留地形的细节特征，对于地理信息系统、城市规划以及遥感数据分析等领域具有重要的应用价值。 本文的研究贡献在于提出了一种新的点云简化策略，它结合了几何特征分析和信息论方法，为解决点云数据处理中的精度和效率问题提供了一种有效途径。