《表1 不同K值条件下点云压缩,建模后体积、表面积偏差》

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《K-近邻长方体的点云特征提取压缩算法》

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K近邻的搜索对于点云的压缩至关重要，本文的算法核心是基于K近邻包围盒，K值的不同，包围盒的大小会变化，最终影响到点云压缩的质量，对于K的选取首先要顾及时间效率，由图2可知不同的K值，当在最佳栅格边长搜索区间内，时间消耗大致相当，则可认为K值的选取对搜索效率的影响较小，因此可改变K值对点云的压缩精度进行调整。同样选取马点云模型为例进行实验计算采样率为0.4，α为0.9，便于直观表达，此处将原点集坐标值同乘40，压缩点云经建模，通过表面积和体积偏差分析讨论不同的K值对压缩点云的影响，此处默认以原始点云建模计算的体积和表面积为真值，分析结果如图9及表1所示。