一种大规模点云的加权泊松盘重采样方法、设备及介质

本申请公开了一种大规模点云的加权泊松盘重采样方法、设备及介质，涉及数据采样领域，方法包括：将待处理点云数据划分为特征点集和普通点集，分别进行体素化，结合体素模型及预设采样率确定不同的采样半径；根据目标简化点数不断迭代采样半径，基于泊松盘采样法和最近点删除策略进行优化采样，以得到优化采样点云；然后对其中采样点进行切空间映射，对映射得到的二维切空间点云分布基于Voronoi图采用加权方式进行点云密度优化，以得到均匀分布点云数据；采用不同采样率对特征点集、普通点集对应的均匀分布的点云数据进行采样后，拼接以得到最终简化的点云数据。本申请能够实现快速、均匀、点数可控同时保持特征的点云重采样。