【摘要】：利用八叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)海量點(diǎn)云進(jìn)行分塊處理,將八叉樹葉結(jié)點(diǎn)的點(diǎn)云逐層隨機(jī)采樣后保存在外存中構(gòu)建多分辨率LOD數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)了一種基于視點(diǎn)的多分辨率點(diǎn)云內(nèi)外存調(diào)度策略,實(shí)現(xiàn)了海量點(diǎn)云的流暢顯示。通過對(duì)一組海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分析了不同八叉樹劃分深度對(duì)八叉樹劃分、多分辨率數(shù)據(jù)構(gòu)建以及顯示的影響。
[Abstract]:The data structure of octree is used to block the massive point cloud. The point cloud of octree leaf node is randomly sampled layer by layer and stored in the external memory to construct a multi-resolution LOD data structure. A multi-resolution point cloud internal and external memory scheduling strategy based on viewpoint is designed to realize the smooth display of massive point clouds. In this paper, the influence of different octree depth on octree partition, multi-resolution data construction and display is analyzed by experiments on a group of massive point cloud data.
【作者單位】： 信息工程大學(xué);75711部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41371384、41401465) 地理信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(SKLGIE2014-2-4-1)
【分類號(hào)】：P23;P208

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 蔡來良;李儒;;點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法與實(shí)現(xiàn)初步研究[J];測(cè)繪通報(bào);2012年S1期

2 詹慶明;張海濤;喻亮;;古建筑激光點(diǎn)云-模型多層次一體化數(shù)據(jù)模型[J];地理信息世界;2010年04期

3 張毅;閆利;;地面激光點(diǎn)云強(qiáng)度噪聲的三維擴(kuò)散濾波方法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2013年04期

4 程效軍;李偉英;張小虎;;基于自適應(yīng)八叉樹的點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮方法研究[J];河南科學(xué);2010年10期

5 張巧英;陳浩;朱爽;;密度聚類算法在連續(xù)分布點(diǎn)云去噪中的應(yīng)用[J];地理空間信息;2011年06期

6 李德江;殷福忠;孫利民;;基于特征點(diǎn)的點(diǎn)云壓縮方法研究[J];測(cè)繪通報(bào);2012年01期

7 宋楊;;基于線性八叉樹的點(diǎn)云簡(jiǎn)化與特征提取研究[J];廣東科技;2012年17期

8 宋楊;;基于線性八叉樹的點(diǎn)云簡(jiǎn)化與特征提取研究[J];廣東科技;2012年13期

9 陳凱;張達(dá);張?jiān)?;采空區(qū)三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法[J];光學(xué)學(xué)報(bào);2013年08期

10 羅德安;廖麗瓊;吳志群;;基于點(diǎn)云的建筑立面模型快速重建[J];測(cè)繪通報(bào);2013年12期

相關(guān)會(huì)議論文 前4條

1 蔡來良;李儒;;點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法與實(shí)現(xiàn)初步研究[A];第四屆“測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2012年

2 李濱;王佳;;基于點(diǎn)云的建筑測(cè)繪信息提取[A];第四屆“測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2012年

3 趙福生;胡靜波;;基于距離-梯度的LIDAR點(diǎn)云簡(jiǎn)化算法研究[A];中國(guó)測(cè)繪學(xué)會(huì)2010年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

4 李艷芳;;改進(jìn)ICP算法在點(diǎn)云精確配準(zhǔn)中的應(yīng)用[A];2014年2月建筑科技與管理學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2014年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 中國(guó)工程院院士 劉先林;四維遠(yuǎn)見的裝備創(chuàng)新[N];中國(guó)測(cè)繪報(bào);2012年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 彭檢貴;融合點(diǎn)云與高分辨率影像的城區(qū)道路提取與表面重建研究[D];武漢大學(xué);2012年

2 楊德賀;面向虛擬測(cè)方系統(tǒng)的點(diǎn)云聚類與擬合理論[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）;2014年

3 馮義從;車載LiDAR點(diǎn)云的建筑物立面信息快速自動(dòng)提取[D];西南交通大學(xué);2014年

4 李峰;機(jī)載LiDAR點(diǎn)云的濾波分類研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）;2013年

5 熊友誼;地面激光掃描點(diǎn)云與魚眼全景影像的配準(zhǔn)與整合研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）;2014年

6 孫美玲;機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)濾波及城區(qū)汽車目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D];西南交通大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 羅寒;地面激光掃描三維模型重建技術(shù)研究[D];東華理工大學(xué);2016年

2 朱寧寧;三維激光掃描監(jiān)測(cè)地鐵隧道形變關(guān)鍵技術(shù)研究[D];河南理工大學(xué);2015年

3 楊莎莎;車載LiDAR點(diǎn)云中行道樹信息提取研究[D];河南理工大學(xué);2015年

4 鐘禮山;側(cè)視LiDAR數(shù)據(jù)多層次單木點(diǎn)云分割研究[D];南京大學(xué);2016年

5 孫正林;三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法研究[D];中南大學(xué);2011年

6 馬寧;基于激光束法區(qū)域網(wǎng)平差的三維激光掃描點(diǎn)云定向方法研究[D];山東理工大學(xué);2015年

7 韋江霞;面向快速建模的車載激光點(diǎn)云的城市典型地物分類方法研究[D];首都師范大學(xué);2014年

8 趙振峰;基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云的道路提取研究[D];昆明理工大學(xué);2012年

9 羅勇;基于柵格點(diǎn)云的CSG模型生成技術(shù)研究[D];北京建筑工程學(xué)院;2012年

10 胡誠(chéng);精度約束下地表LiDAR點(diǎn)云抽稀方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：2454672