《表4 原始点云使用不同阈值压缩后所得模型的平均表面积变化率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《结合密度阈值和三角形组逼近的点云压缩方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

dragon点云在龙身蓝色部位特征少，邻域点数不多于7个；在大面积的绿色部位，特征信息明显增加，邻域点数不多于28；在黄色或红色区域，特征最复杂，邻域点个数最多，甚至有的区域达到了40个邻域点。为将稀疏区域（蓝色）和密集区域（黄色和红色）区分开，选取[8，12]作为区分稀疏区域和较密集区域的阈值1(threshold1，thr1）范围，同时选取[23，27]作为区分较密集区域和密集区域的阈值2(threshold2，thr2）范围。分析thr1时，以固定thr1的情况下使用不同thr2压缩后所得模型的平均表面积变化率为指标。同理，分析thr2时，以固定thr2的情况下使用不同thr1压缩后所得模型的平均表面积变化率为指标，结果如表4所示。为使压缩后所得模型与原模型更接近，根据表4，选取10和25作为区分稀疏区域、较密集区域和密集区域的阈值。