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激光散亂點(diǎn)云K最近鄰搜索算法

大?。?/span>1.09 MB 人氣: 2017-12-11 需要積分:3

  針對(duì)激光散亂點(diǎn)云的數(shù)據(jù)量大,且具有面型的特點(diǎn),為降低存儲(chǔ)器使用量,提高散亂點(diǎn)云的處理效率,提出了一種散亂點(diǎn)云K最近鄰(KNN)搜索算法。首先,利用多級(jí)分塊、動(dòng)態(tài)鏈表的存儲(chǔ)方式,只存儲(chǔ)非空的子空間編號(hào)。對(duì)相鄰子空間進(jìn)行3進(jìn)制編碼,利用編碼的對(duì)偶關(guān)系,建立相鄰子空間之間的指針連接,構(gòu)造出包含KNN搜索所需的各類(lèi)信息的廣義表,然后再搜索KNN。KNN搜索過(guò)程中,在計(jì)算被測(cè)點(diǎn)到候選點(diǎn)距離時(shí),直接刪除篩選立方體內(nèi)切球之外的點(diǎn),可將參入按距離排序的候選點(diǎn)數(shù)減少為現(xiàn)有算法的一半。依賴(lài)K值和不依賴(lài)K值的分塊原則,均可計(jì)算不同的K鄰域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅具有低的存儲(chǔ)器使用量,而且具有較高的效率。

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