常见扫描线点云数据精简方法

点云的精简作为点云处理的一个基础步骤，可以去掉原始点云数据中的冗余信息，得到一个简化的点云模型以利于点云的后续处理。

真实人体表面通常含有丰富的细节，得到的点云模型往往非常复杂，为了后续建模需要，必须选择合适的方法将点云简化到适当的程度。不同的人体数据点云有不同的数据精简方法，目前主要的点云精简方法有两种：角度弦高法和弦偏差法。

（1）角度弦高法

该方法首先设定角度误差Δα和弦高误差Δd。计算扫描线上相邻点的夹角和弦高，比较夹角和弦高与设定的误差值来决定该点是否可删除，其基本原理如图2-5所示。

如图2-5所示，精简过程按以下步骤：

①设置Δα和Δd，令扫描线上第一个点P1作为基准点。

②连接基准点和扫描线上基准点后的第三个测量点P3，若P3不存在，则说明扫描线上的点已经处理完毕，否则计算P1P2和P1P3的夹角α和距离。

图2-5　角度弦高法

③若α≥Δα且d≥Δd，则保留P2点，令P2为基准点，重复第②步。

④若α＜Δα或d＜Δd，则删除P2点，连接P1和P4点，若P4不存在，则说明扫描线上的点已经处理完毕，否则计算P1P2和P1P4的夹角α1和距离d1＝以及P1P3和P1P4的夹角α2和距离。

⑤若α1＞α，α2＞α，d1＞d，d2＞d有一个成立，则保留P3点，并令其为基准点，重复第②步；否则，删除P3点，重复第④步。(https://www.xing528.com)

（2）弦偏差法

弦偏差法使用连续点之间的弦偏差作为判断标准来决定哪些点该保留，哪些点该删除，其基本原理如图2-6所示。该方法适合精简有规律分布的数据点。

图2-6　弦偏差法

如图2-6所示，精简过程按以下步骤：

①确定弦偏差值s，令第一个扫描点P1为基准点。

②连接P1P3，若P3不存在，则说明扫描线上的点已经处理完毕，否则计算点P2到直线P1P3的距离h23。

③若h23＞s，则保留P2点，并令P2为基准点，重复②。

④若h23＜s，则删除P2点，连接P1P4，若P4不存在，则说明扫描线上的点已经处理完毕，否则计算点P2和P3到直线P1P4的距离h24和h34。

⑤若h24＞s或h34＞s，则保留P3点，并令其为基准点，重复②。

⑥若h24＜s且h34＜s，则删除P3点，重复④。