散乱点云数据特征信息提取算法

被引：38

作者：

史皓良

吴禄慎

余喆琦

万超

机构：

[1] 南昌大学机电工程学院

来源：

计算机工程 | 2017年 / 43卷 / 08期

关键词：

散乱点云; 特征提取; 主成分分析; 二次曲面拟合; 双阈值检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

针对散乱点云特征提取过程中效率低和噪声敏感性差的问题,提出一种双阈值点云特征信息提取算法。采用主成分分析法和局部二次曲面拟合法对点云模型进行微分几何信息估算,得到k邻域内采样点平均法矢夹角和平均曲率的特征权值,并利用双阈值检测方法对散乱点云的特征信息进行提取。实验结果表明,该算法能够快速准确地对散乱以及含有噪声的点云模型进行特征信息提取,具有较高的鲁棒性。

引用

页码：279 / 283

页数：5

共 10 条

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