基于多判据的散乱点云特征点提取算法

作者： 王庆华 ¹ 黄茹楠 ¹ 闫晓庚 ¹ 程拓 ²
作者单位：

1. 燕山大学电气工程学院

2. 中国重型机械研究院股份公司电气智能事业部
提交时间：2018-04-12 14:02:13

摘要: 为了有效获取散乱点云中的尖锐特征点和边界特征点，提出一种利用多判据融合的特征点提取算法。首先利用一种改进的k-d tree构建点云拓扑，搜索样点的K局部邻域；然后利用法向夹角判定准则、核密度判定准则、场力和判定准则分别求取各个样点局部邻域的三个特征参数，最后通过加权计算特征参数得到每个样点的特征值与全局判定阈值，特征值比阈值大的点即为特征点。实验证明，该算法能有效的获取散乱点云中边沿特征点与尖锐特征点。

散乱点云特征提取均值漂移法相夹角场力和

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201804.01399 (或此版本 ChinaXiv:201804.01399V1)
DOI:10.12074/201804.01399V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201804.01399.V1
推荐引用方式： 王庆华,黄茹楠,闫晓庚,程拓.(2018).基于多判据的散乱点云特征点提取算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201804.01399] (点此复制)

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2018-04-12 14:02:13

ChinaXiv:201804.01399V1

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