【摘要】：利用八叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對海量點云進(jìn)行分塊處理,將八叉樹葉結(jié)點的點云逐層隨機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)計了一種基于視點的多分辨率點云內(nèi)外存調(diào)度策略,實現(xiàn)了海量點云的流暢顯示。通過對一組海量點云數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,分析了不同八叉樹劃分深度對八叉樹劃分、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;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41371384、41401465) 地理信息工程國家重點實驗室資助項目(SKLGIE2014-2-4-1)
【分類號】：P23;P208

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本文編號：2454672