基于FPFH特征和模糊聚类的自适应点云压缩

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针对三维激光扫描技术获取的点云数据存在大量冗余问题,文中提出了一种基于快速点特征直方图和模糊C均值聚类(FPFH-FCM)的点云压缩算法。利用FPFH特征在点云模型不同几何位置的分布差异,基于FCM算法自适应地将点云集合分为特征点集和非特征点集。并建立压缩准则:对非特征点集进行较大比例的压缩,去除冗余点;对特征点集进行较小比例的压缩,尽量保留更多的特征点,以实现点云压缩。在对比试验中,分别使用提出的基于FPFH特征的点云压缩算法与基于曲率特征的点云压缩算法,对人体点云数据进行压缩,对比压缩后点云的曲
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