摘要:
经过激光扫描得到的三维人体点云数据量庞大,给模型的存储和传输带来困难,影响了其在体域网中的应用。针对这一问题,将压缩感知理论应用于人体点云模型的压缩与重建中。在压缩之前使用改进的三维栅格法做点云精简,针对人体点云的特点对数据进行分块稀疏变换,利用正交匹配追踪算法重建原始模型。最终实验重建误差约为 ,证实了该算法的有效性和可行性。
中图分类号:
刘佳. 基于压缩感知的三维人体点云的压缩及重建[J]. , 2016, 29(7): 72-.
LIU Jia. Compression and Recovery of 3D Body Point Clouds Based on Compressed Sensing[J]. , 2016, 29(7): 72-.