基于MATLAB的三维激光扫描点云空间包围盒K近邻查询系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现高效的三维点云K近邻查询，通过空间包围盒算法构建点云索引结构，优化邻域搜索效率。用户指定目标点和K值即可快速获取最近邻点集，适用于大规模激光扫描数据处理。

详 情 说 明

三维激光扫描点云空间包围盒K近邻查询系统

项目介绍

本项目基于空间包围盒算法，实现了对三维激光扫描点云数据的高效K近邻查询。系统通过构建空间包围盒索引结构，优化了点云数据的空间划分与邻域搜索过程，能够快速响应大规模点云数据的实时查询需求。用户只需输入目标点坐标和K值，即可获得按距离排序的K个最近邻点信息。

功能特性

• 高效索引构建：采用空间包围盒技术对点云数据进行空间分区，建立优化索引结构
• 快速K近邻查询：基于欧几里得距离度量，实现快速准确的最近邻搜索
• 大规模数据处理：支持海量点云数据的实时查询与分析
• 完整结果输出：同时返回最近邻点的索引、坐标和距离信息

使用方法

1. 准备输入数据：

- 点云数据：N×3数值矩阵（N为点数，每行包含X/Y/Z坐标） - 目标点坐标：1×3数值向量（待查询点的三维坐标） - K值：正整数（指定返回的最近邻点数量）

1. 执行查询：运行主程序，系统将自动完成索引构建和K近邻搜索

1. 获取输出结果：

- 索引列表：K×1整数向量（K个最近邻点在原始点云中的行索引） - 邻近点坐标：K×3数值矩阵（按距离由近到远排列的K个邻近点坐标） - 距离数据：K×1数值向量（对应邻近点与目标点的欧几里得距离）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持三维数值矩阵处理的基本环境
• 建议内存容量不低于点云数据大小的两倍

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括点云数据的空间包围盒索引构建、K近邻搜索算法的实现、查询请求的响应处理以及结果数据的格式化输出。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整流程执行。