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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供了一种面向点云数据最远点采样的优化方法，包括：首先，将无序点云数据划分为多个空间独立且局部聚集的点云桶结构；然后，在每轮采样点生成过程中，提出了合并计算和隐式计算规则，基于历史数据关系，更新各点云桶的局部远点和局部远点距离等信息。最后，遍历各点云桶的局部远点，生成一轮采样过程的采样点。当采样点个数达到要求时结束。本发明提供的方法可以降低点云最远点采样的时间复杂度，并可提高计算访存的时间聚集性。
主权项：1.一种面向点云数据最远点采样的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：对点云数据划分为多个空间独立且局部聚集的点云桶；随机选取一个点云桶的随机点作为初始采样集合；开始K轮采样，其中，在第i轮采样迭代过程中，首先，根据i-1轮的采样结果，更新点云桶的状态信息，然后，选取各点云桶中具有最大距离的局部远点作为本轮采样点，最后，将此采样点加入到采样集合中；采样集合中的K+1个点即为采样结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种面向点云数据最远点采样的优化方法
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