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期刊文章详细信息

于法向量夹角信息熵的点云简化算法  ( EI收录)  

Point Cloud Simplification Based on the Information Entropy of Normal Vector Angle

  

文献类型:期刊文章

作  者:陈西江[1] 章光[1] 花向红[2,3]

机构地区:[1]武汉理工大学资源与环境工程学院,湖北武汉430079 [2]武汉大学测绘学院,湖北武汉430079 [3]武汉大学灾害监测与防治研究中心,湖北武汉430079

出  处:《中国激光》

基  金:长江水利委员会长江科学院开放基金(CKWV2015230/KY);博士点专项基金(20120143110005)

年  份:2015

卷  号:42

期  号:8

起止页码:328-336

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号:20153901314736)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对点云简化很难完全保证精度和速度上达到最优的问题,提出了基于法向量夹角信息熵的点云简化算法。利用经典的主成分分析方法来估计点的法向量,计算法向量与参考平面的夹角,利用最邻近点搜索算法,确定每个点的K个最邻近点,并根据信息熵的定义,提出法向量夹角局部熵模型,局部熵的大小直接反映了表面的特征状况;针对不同区域局部熵大小,进行逐步的点云简化,从而可以保留凸变区域较多的点,精简较多平面区域的点,实现点云的非均匀简化。实验结果表明,该方法在简化精度和速度上都能达到较优。

关 键 词:遥感 误差熵  点云简化 法向量

分 类 号:P225]

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同被引文献:

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