一种新的点云数据压缩质量评定方法.pdfVIP

第 25卷 第 3期 甘 肃 科 学 学报 Vo1．25 No．3 2013年 9月 JournalofGansuSciences Sep．2013 一 种新的点云数据压缩质量评定方法 喜文飞 ， 李 国柱 (1．云南师范大学 旅游与地理科学学院，云南 昆明 650500；2．昆明市测绘研究院，云南 昆明 650051) 摘 要 ： 点云数据精简的质量好坏关 系到后续的建模工作 ，因此提 出了一个新数据压 缩质量评 定 的方法．在 C++平 台下，将精简完的点云数据重新进行三角网的构建，观察特征点部位三角网的构 建情况，同时对比模型精 简前后的体积差异．将这两种方法结合在一起进行精简质量评定，从观察的 角度和数据分析的角度两方面来评定点云数据压缩的质量．同传统的表面积法来进行 比较，可以从 宏观和微观两个方面进行分析．提 高质量评定的准确度 ，验证结果表 明：上述方法是可行的． 关键词 ： 数据精 简；建模 ；C++；三角网；特征点 中图分类号 ： P208 文献标志码： A 文章编号 ：1004—0366(2013)03—0073—03 OnaNewMethodofPointCloudDataCompressionQualityEvaluation XIW en—fei．LIGno—zhu。 (1．CollegeofTourismandGeographicSciences，YunnanNormalUniversity，Kunming650500，China； 2．KunmingInstituteofSurveyingandMapping，Kunming650051，China) Abstract： Thequalityofpointclouddatacompression affectsfollow-upmodeling，andthispapermainlyintro— ducesanewmethodofdatacompressionqualityevaluation．OntheC++ platform wereconstructedthetriangula— tionnetwork byusingsimplifiedclouddata，andobservedtheconstructionofthenetworkatthecharacteristicpoint location，contrastedthevolumedifferencesbetweenbeforeandafterthereduction，andcombinedthetwomethods toevaluatethequalityofpointclouddatacompressionfrom theangleofobservation anddateanalysis．Compared withthetraditionalsurfaceareamethod，theproposedmethodhasimprovedtheaccuracyofqualityevaluationby makingamacroandmicroanalysis．Theverifiedresultshowsthattheabovemethodisfeasibleandapplicable． Keywords： datareduction；modeling；C++ ；triangulationnetwork；featurepoint AutoCAD、3DMax、MAYA等传统 的建模工具， 通过比较压缩前后模型的体积差和观察特征部位空 由于建模工作量大 、建模周期长、建模效果差、缺乏精 间三角网的构建来评价点云数据精简的效果，同已有 度 ，无法以真实的数字基础还原物体等缺点 ，已经不 的表面积评定法作对比，验证了该方法的可行性． 能满足人们对复杂物体建模 的需要 [1。J．三维激光扫