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提出了一种基于密度的K邻近空间球搜索算法。这种算法先根据空间数据的范围和数据点的总数对点云进行空间划分,再以当前被测点作为球心建立一个虚拟空间球,球体半径直接用K邻近点密度确定,并在与该球干涉的立方体栅格中搜索K邻域。实验证明,所提出的算法有效地提高了K邻近搜索的效率,对不同拓扑结构和不同疏密程度的点云具有稳定性。