针对自动驾驶车载LiDAR点云,提出一种基于形态学分割和非一致性稀疏采样的点云有损压缩框架.将LiDAR点云分割为地面和非地面点云两部分,对两者进行不同强度的去冗余稀疏采样;然后将3D数据转换为2D形式的距离图像,并结合占据图和Morton排序,将点云表示为更加紧凑的1维距离向量形式;最后利用图像编码方法进一步压缩点云.实验结果表明,本文方法压缩性能明显优于现有算法,可达到更高的重建质量.
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