[发明专利]一种基于动态网格k邻域搜索的激光点云精简方法

摘要

本发明涉及一种基于动态网格k邻域搜索的激光点云精简方法，该方法首先由点云数据点的k邻域计算点的曲率、点与邻域点法向夹角平均值、点与邻域点的平均距离，然后利用上述三个参数定义特征判别参数和特征阈值，比较大小，对特征点进行提取保留，最后利用包围盒法对非特征点进行二次精简，将精简后的点云与特征点拼接，最终得到精简后的点云数据。与现有技术相比，本发明方法可高精度的保留模型几何特征，避免空白区域的产生，有效提高了计算效率，具有很好的实用价值。

主权项

1.一种基于动态网格k邻域搜索的激光点云精简方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)构建动态约束网格，获取点云数据点的k邻域点；2)利用PCA方法求取点云数据点的曲率及法向量；3)计算点云数据点与邻域点法向夹角平均值及平均距离；4)根据步骤2)获取的曲率及步骤3)获取的法向夹角平均值及平均距离，定义特征判别参数及判别阈值，并判断特征判别参数是否大于判别阈值，若是，将该点云数据点作为特征点保留，输出点云数据，否则，将该点云数据点构成非特征点集，执行下一步；5)采用包围盒精简法对非特征点进行二次精简，获取最终点云数据；6)对精简后的点云数据进行精度评估。