基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取

提出了一种快速提取散乱点云数据特征点方法,首先求出空间一点邻域内的曲面片模型,在此基础上利用梯度法搜索曲面上的高斯曲率极值点。然后再以该点作为搜索曲率极值点的初始点,根据判定准则搜索该点附近的曲率极值点。曲率极值点的搜索方法是边拟合局部曲面边搜索高斯曲率极值点,在搜索曲率极值点时,只需计算高斯曲率极值点附近点的曲率值。避免了传统算法中由于需要求出所有测量点的曲率值,然后进行比较求得曲率极值点而耗时间的缺点,从而提高了搜索效率。