三维点云数据编码与邻域搜索算法优化研究

三维点云数据的预处理是当前计算机图形学和遥感领域的重要研究课题。随着三维扫描技术的飞速发展，点云数据的应用范围日益广泛，包括CAD/CAM设计、逆向工程、文物保护等。本文主要针对三维点云数据的编码压缩方法和邻域搜索算法进行深入探讨。 首先，作者构建了一个基于点云数据特性的八叉树模型，通过坐标变换将原始数据映射到正整数空间，这是为了方便后续的处理和存储。在此基础上，文章提出了一种改进的Morton码算法。Morton码是一种将多维数据压缩到一维的方式，通过对原始Morton码进行排序、求差和码长统计，作者的改进方法增强了编码的连续性，从而降低了八叉树的深度，减少了存储需求。这种方法不仅适用于Morton码本身，还可以与其他三维行程编码技术结合，进一步提升数据压缩效率。实验结果证实了这一方法的有效性和优越性。 其次，文章扩展了四叉树模型上的编码邻域算法，将其应用到更为复杂的八叉树模型中，旨在提高邻域搜索的效率。同时，与传统的栅格邻域搜索算法进行了定性的比较，以评估不同模型在实际应用中的性能。此外，作者还简要介绍了Delaunay三角划分方法，这是一种常用的用于构建凸包和近似均匀分布的几何结构，以及Hoppe的三角网格重构算法，这在三维数据可视化和分析中具有重要意义。 关键词：点云、八叉树（线性八叉树）、Morton码、Delaunay三角划分和三角网格重构，这些核心概念构成了本文研究的基础。通过这些预处理技术，可以有效地管理和处理海量的三维点云数据，提高数据处理的效率和质量，为后续的分析、建模和应用提供强有力的支持。这篇硕士论文深入研究了三维点云数据预处理的关键技术，对推动相关领域的技术进步具有实际价值。