基于切片原理的海量点云并行简化算法
来源：计算机应用杂志2016年第7期北京时间：
作者：官亚勤, 赵学胜, 王鹏飞, 李大朋
单位：中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083
摘要：针对传统点云简化算法效率低且处理点数少的缺陷，结合快速成型领域的切片原理顾及特征计算复杂度低的特点，设计并实现了适合千万级海量激光雷达（LiDAR）点云的并行切片简化算法。该算法根据切片原理对点云模型分层并按照角度排序，利用NVIDA的统一计算设备架构（CUDA）和可编程图形处理器（GPU）高度并行的性能优势，使用GPU多线程高效并行地执行单层切片点云简化，提高了算法效率。最后，应用3组不同数量级点云模型分别进行简化对比实验。实验结果表明：在保持模型特征与压缩比不变的情况下，所提算法效率高出传统基于CPU的串行切片算法1～2个量级。
关键词：海量点云,简化,切片法,计算设备架构,图形处理器,并行计算
基金资助：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20130023110001）。
