三维点云数据的预处理工作正在进行中。

简介：
本文的核心研究集中于点云数据编码压缩技术以及高效的邻域搜索算法。首先，鉴于点云数据的固有特性，我们构建了一种八叉树模型，对原始数据进行坐标变换，并将其映射至整数空间。在此基础上，我们计算了数据的Morton码，随后对Morton码进行排序、差分运算，并统计码长，从而提出了一种改进的Morton码方法。该方法能够显著提升Morton编码的连续性，同时降低八叉树的深度层次结构，最终有效地减少了数据存储所需的空间。此外，该方法还可与诸如三维行程编码等进一步压缩优化技术相结合。实验验证充分表明所提出算法的实用性和有效性。其次，我们将基于四叉树模型的编码邻域算法拓展到三维空间的八叉树模型中，并对其进行了与栅格邻域搜索算法的定性比较分析。此外，本文还简要地阐述了Delaunay三角划分方法及其相关的优化原则以及Hoppe的三角网格重构算法。