基于GPU并行的点云数据简化的改进算法

作者：李普山; 李伟波; 冯智莉; 万权; 王海荣

来源：计算机应用研究, 2020, (09): 2730-2733.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0111

• 点云简化
• 栅格法
• 平面拟合
• GPU并行 point cloud simplification
• grid method
• plane fitting
• GPU parallel

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,在降低计算量的同时避免了因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,极大地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。

• 单位
  武汉工程大学