摘要
利用传统渐进加密三角网(PTD)滤波算法处理大范围密集点云时,存在效率低、对低点噪声敏感等问题,对此,研究提出一种融合点云抽稀与并行分块的改进算法(IPTD)。该算法首先通过地形自适应抽稀和邻域统计去噪预处理,显著降低数据量并抑制噪声;然后采用动态分块并行策略加速计算,引入三角网状态标记与最短边长约束优化迭代过程;最后通过边界扩展二次滤波提升合并精度。实验表明,在亿级点云数据集上,IPTD将处理效率提升近40倍,同时有效降低I类误差(从23.49%降至6.72%)和总误差(从8.52%降至4.35%),显著优于传统PTD及CSF-PTD算法,体现了高效性与鲁棒性。
出处
《资源导刊》
2025年第18期24-26,30,共4页
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