计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
9期
71-74
,共4页
支晓栋%林宗坚%苏国中%钟良
支曉棟%林宗堅%囌國中%鐘良
지효동%림종견%소국중%종량
LiDAR%海量点云%数据组织%四叉树%最小外包矩形
LiDAR%海量點雲%數據組織%四扠樹%最小外包矩形
LiDAR%해량점운%수거조직%사차수%최소외포구형
Light Detection And Ranging(LiDAR)%massive point cloud%data organization%quadtree%minimum circumscribed rectangle
分析了点云数据处理中常用数据组织方法,并指出方法的性能判定指标.对常用的构建四又树方法进行了改进以提高建立四叉树索引的速度,分析及改进索引算法改进以增进数据筛选的速度,最后通过实验证明了该方法的有效性和可靠性.
分析瞭點雲數據處理中常用數據組織方法,併指齣方法的性能判定指標.對常用的構建四又樹方法進行瞭改進以提高建立四扠樹索引的速度,分析及改進索引算法改進以增進數據篩選的速度,最後通過實驗證明瞭該方法的有效性和可靠性.
분석료점운수거처리중상용수거조직방법,병지출방법적성능판정지표.대상용적구건사우수방법진행료개진이제고건립사차수색인적속도,분석급개진색인산법개진이증진수거사선적속도,최후통과실험증명료해방법적유효성화가고성.
Through analysis of all kinds of point cloud data organization and processing flow,the indicators of determining the performance of algorithm are proposed.The algorithm of quadtree construction is improved to raise the speed of creating spatial index,and the algorithm of data spatial query is improved to raise the speed of data filtering.At last,the experiments prove the validity and reliability of the method.