特征提取的点云自适应精简

作为一种反映物体形貌的三维信息,点云数据的原始数据量十分庞大,直接对过多的数据进行操作会影响后续重建等工作。本文提出了一种新的点云特征提取自适应精简算法。首先对原始点云进行空间划分,构建点的k邻域,设置特征参数,进行特征分析,识别不同区域的信息和数据。然后针对平面数据预先进行边界的检测和提取,对剩余部分进行精简。最后,针对非平面区域,先提取特征,再根据曲率的不同进行不同程度的精简。办公室数据扫描实验结果表明,处理大小为百万以内点的点云模型可以在几秒之内完成,精简比能够达到90%以上,与原始数据间的误差较小:平面部分在精简前后平均偏差均在0.02mm以内,波动很小,为0.005 7mm;非平面区域精简前后的平均偏差均在0.08mm左右,差值仅为0.000 3mm,精简精度得以保证。因此,利用提出的算法处理后的数据能更好地展示物体的形貌。