《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于GPU并行的点云数据简化的改进算法

Improved algorithm for point cloud data simplification based on gpu parallel

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作者 李普山,李伟波,冯智莉,万权,王海荣
机构 智能机器人湖北省重点实验室;武汉工程大学计算机科学与工程学院
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摘要 受环境因素影响,卤水下矿床表面地势平缓,采集的矿床点云冗余点较多。为了提高对矿床进行三维建模的效率,设计了一种基于GPU并行的点云简化的改进算法。对每个小栅格内的点进行最小二乘的平面拟合,根据各个点到拟合平面的距离精简了大部分冗余点,并通过剩余点的曲率进行了第二次精简。将整个处理过程限定在每个小栅格内,降低计算量的同时,避免了出现过度简化而出现的“空洞”现象。另外,对点云的简化过程进行了基于GPU的多线程并行处理,极大的提高了整个处理过程的效率。实验表明,算法改进后达到原算法效果的同时,提高了算法效率,利用GPU加速后,大大缩短了算法的执行时间。
关键词 点云简化;栅格法;平面拟合;GPU并行
基金项目 湖北省高校产学研合作重点资助项目(C2010033)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-09-008.html
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中图分类号 TP399
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