《表5 压缩后剩余点数对比》

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《结合密度阈值和三角形组逼近的点云压缩方法》

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从表5和表6知，在体素大小一致的情况下，改进区域重心法比本文方法压缩更多的点，时间更快。在压缩率接近的情况下，曲率压缩法、改进曲率分级法和K近邻长方体法需要比本文更多的时间，这是因为这三种方法在计算曲率或法向量上消耗了大量时间。同时，表5中使用改进曲率分级法对skull和dog点云压缩时，剩余点数高于本文方法，这是因为受特征区域尺寸限制，记录的是压缩率最大（压缩因子最小）时剩余点数。即使如此，由于改进曲率分级法中主要耗时在于曲率计算和曲率对数化，压缩率变化对耗时影响较小，故表6中skull和dog点云使用改进曲率分级法的耗时远高于本文方法，也能侧面印证本文方法在时间效率上优于改进曲率分级法。所以，在时间效率上，本文方法介于改进区域重心法和需要计算曲率或法向量的方法之间。