散乱噪声点云的数据分割

提出基于边界曲线微分几何特征的新方法分割散乱噪声点云。改进TAUBIN方法以精确恢复散乱噪声数据的主曲率和主方向。通过分析散乱点在主方向的曲率变化,达到识别G1、G2连续边界点的目的。获得的边界点形成边界带,将点云分割为多块子区域。最后采用区域增长的方法提取各子区域。试验结果表明所提出的方法能够克服噪声影响,有效提取散乱噪声点云的G1、G2边界。对复杂曲面模型,该方法也能够直接获得较好的G2连续边界。