[发明专利]一种直接提取的k个最近邻点搜索方法

权利要求书

1.一种直接提取的k个最近邻点搜索方法，其特征在于包括：载入模型的点云数据，针对点云数据中任意一点，从其反最近邻点的最近邻点中提取k1个最近邻点，然后通过KNN算法搜索的最近邻点中k-k1个最近邻点，所述最近邻点有k个最近邻点，其中k是正整数，k1≤k。

2.根据权利要求1所述的一种直接提取的k个最近邻点搜索方法，其特征在于所述从q_head的最近邻点中提取k1个最近邻点，然后通过KNN算法搜索q_head的最近邻点中k-k1个最近邻点具体步骤包括：

步骤1：根据模型的点云数据，建立点云数据链表PCDPointLink，q_head是点云数据中任意一点，pcdPoint是PCDPointLink中的一个节点，链表中的第一个节点指针为head，令链表遍历变量q_head=PCDPointLink→head，即用变量指针q_head指向链表的第一个节点，q_head的最近邻点集合kNN(q_head)、q_head的反最近邻点集合rkNN(q_head)、指向下一个节点的指针Next，q_head与最近邻点的最大距离d_max；

步骤2：判断q_head的k个最近邻点集合kNN(q_head)是否为空，若kNN(q_head)为空，则执行步骤3;否则，执行步骤7；

步骤3：判断rkNN(q_head)是否为空，若rkNN(q_head)为空，则采用KNN算法进行搜索；否则，令遍历变量q_data=rkNN(q_head)→head，计数变量k1=0，执行步骤4；

步骤4：判断kNN(q_data)是否为空，若kNN(q_data)为空，则从q_head的反最近邻点集合的下一个点去提取，因此q_data=q_data→Next,重复步骤4；若kNN(q_data)不为空，令遍历变量p_data=kNN(q_data)→head,执行步骤5；

步骤5：判断q_head的最近邻点是否为p_data，若p_data是q_head的最近邻点，则将p_data加入到q_head的最近邻点集合中，将q_head加入到p_data的k个反最近邻点集合，同时k1=k1+1；否则，p_data不是q_head的最近邻点，则需要判断q_data的最近邻点集合中的下一个点，因此p_data=p_data→Next,并重复步骤5;

步骤6：当步骤5中，q_head的所有反近邻点的遍历完了后，比较k1与k的关系，如果k1<k，则q_head提取的最近邻点个数不足k个，通过KNN算法为q_head点搜索k-k₁个最近邻点，将q_head的k1个最近邻点加入到集合kNN(q_head)中，将q_head加入到剩余的k-k₁个最近邻点的反最近邻点集合rkNN(p_i)中，其中p_i表示通过KNN算法搜索得到的k-k₁个最近邻点；如果k1=k，说明算法为q_head直接提取到了k个最近邻点，执行步骤7；

步骤7：q_head=q_head→Next，让q_head指向链表PCDPointLink下一个节点，重复步骤2到步骤6，得到q_head的k个最近邻点kNN(q_head)。