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计算机工程 ›› 2011, Vol. 37 ›› Issue (10): 249-251. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.10.086

• 开发研究与设计技术 • 上一篇    下一篇

基于聚类平面特征的三维点云数据精简算法

王 茹 1,2, 周明全 2, 邢毓华 3   

  1. (1. 西安建筑科技大学土木工程学院,西安 710055;2. 西北大学可视化技术研究所,西安 710127; 3. 西安理工大学自动化与信息工程学院,西安 710048)
  • 出版日期:2011-05-20 发布日期:2011-05-20
  • 作者简介:王 茹(1968-),女,副教授、博士研究生,主研方向:图形图像科学可视化,CAD技术;周明全,教授、博士生导师;邢毓华,硕士
  • 基金资助:
    国家“863”计划基金资助项目“三维模型智能处理与检索平台”(2008AA01Z301);虚拟现实应用教育部工程研究中心开放基金资助项目(MEOBNUEVRA200902)

Reduction Algorithm for 3D Scattered Points Cloud Data Based on Clustering Plane Feature

WANG Ru 1,2, ZHOU Ming-quan 2, XING Yu-hua 3   

  1. (1. School of Civil Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055, China; 2. Visualization Technology Institute, Northwest University, Xi’an 710127, China; 3. Faculty of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China)
  • Online:2011-05-20 Published:2011-05-20

摘要: 根据建筑物在高度方向截面上的点云数据必定位于其轮廓线的原理,提出基于聚类平面特征的点云数据精简算法。该算法无需对扫描对象进行表面重构,而是在保持建筑物高度方向数据精度的前提下,对点云数据分层聚类简化,保留满足条件的特征点,删除其余的点。通过实例证明该算法可以在保持建筑物外形特征的同时,达到较高的精简比率。

关键词: 三维点云, 聚类, 平面特征, 轮廓线, 数据精简

Abstract: According to the theory that the scattered point cloud data of buildings is certainly located on their contour line, this paper proposes a data reduction algorithm of clustering plane feature so that the scattered point cloud data of large group of ancient buildings can achieve a higher reduction ratio on the basis of maintaining the shape feature. Appling it to reconstruct the Small Wild Goose Pagoda with point cloud techniques achieves good modeling results.

Key words: 3D scattered points cloud, clustering, plane feature, contour line, data reduction

中图分类号: