針對(duì)激光散亂點(diǎn)云的數(shù)據(jù)量大，且具有面型的特點(diǎn)，為降低存儲(chǔ)器使用量，提高散亂點(diǎn)云的處理效率，提出了一種散亂點(diǎn)云K最近鄰（KNN）搜索算法。首先，利用多級(jí)分塊、動(dòng)態(tài)鏈表的存儲(chǔ)方式，只存儲(chǔ)非空的子空間編號(hào)。對(duì)相鄰子空間進(jìn)行3進(jìn)制編碼，利用編碼的對(duì)偶關(guān)系，建立相鄰子空間之間的指針連接，構(gòu)造出包含KNN搜索所需的各類信息的廣義表，然后再搜索KNN。KNN搜索過(guò)程中，在計(jì)算被測(cè)點(diǎn)到候選點(diǎn)距離時(shí)，直接刪除篩選立方體內(nèi)切球之外的點(diǎn)，可將參入按距離排序的候選點(diǎn)數(shù)減少為現(xiàn)有算法的一半。依賴K值和不依賴K值的分塊原則，均可計(jì)算不同的K鄰域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不僅具有低的存儲(chǔ)器使用量，而且具有較高的效率。