kd-tree建树算法改进 来自百度文库 作者廖勇毅,丁怡心摘要 kd-tree(k-dimensional tree的简称)是一种分割k维数据空间的数据结构,主要应用于多维空间特征向量的快速搜索。但是kd-tree的重要缺点是建树速度非常慢,提出一种改进的建树算法,可显著提高建树速度。
摘要: 在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、...
基于改进Kd-Tree构建算法的k近邻查询 陈晓康;刘竹松 【期刊名称】《广东工业大学学报》 【年(卷),期】2014(000)003 【摘要】k近邻查询算法是查询大规模空间数据的常用算法之一,使用Kd-Tree先构建大规模空间数据的索引,然后对搜索空间进行层次划分,再进行k近邻查询,能保证搜索的效率。但是,传统的Kd-Tree构建有两个...
摘要: 在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、...
在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性,为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化...
However , the traditional Kd-Tree construction has two drawbacks:the use of test data points are required for each k nearest neighbor query back to the root , thus affecting the efficiency of the query;Kd-Tree u-ses the split-level domain for the space division of space into cubes ...
BBF算法是对kd-tree算法的一种改进算法,它的原理是改变kd-tree的回溯结构,依据已有的研究可知kd-tree搜索算法的回溯查找时间占到了整个搜索时间的80%,通过实验证明通过改变回溯结构优化的搜索算法,能够有效提升对应点对的查询效率,具有一定的研究价值。面对海量点云数据配准低的问题,采用基于BBF优化改进ICP迭代最近点...
首先利用KDTree树搜索对应点,用局部区域的特征度确定特征点集,再使用Super4PCS算法实现粗配准.针对精配准提出KDTree树来加快速度,SVD求解对应点参数,常数为1的加权平均,求解误差函数等手段来实现对ICP算法的改进,并求出刚体变换后的旋转平移矩阵,提高点云配准精度.实验表明,相较于传统ICP算法,本文方法的配准精度有了...
基于KDTree 改进的 ICP 算法在点云配准中的应用研究 郭俊辉 【摘要】在三维激光点云数据配准的过程中,利用传统 Iterative Closest Point(ICP)算法搜索对应点对时速度慢,而且配准精细化程度低,远达不到 三维建模后期处理的要求。针对这一问题,提出一种基于 KDTree 改进的 ICP 算法以实现激光点云数据的快速精细化...
kd-tree(k-dimensional tree 的简称)是一种分割k 维数据空间的数据结构,主要应用于多维空间特征向量的快速搜索。但是kd-tree 的重要缺点是建树速度非常慢,提出一种改进的建树算法,可显著提高建树速度。 kd-tree;建树优化 0 引言 kd-tree(k-dimensional 树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多...