基于多判据的散乱点云特征点提取算法
Feature point extraction of scattered point cloud based on multiple criterions
1. 燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066000
2. 中国重型机械研究院股份公司 电气智能事业部, 西安 710023
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，该算法能有效地获取散乱点云中边沿特征点与尖锐特征点。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61472341)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0832
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1585-1588
文章编号: 1001-3695(2019)05-064-1585-04
发布历史
[2019-05-05] 印刷出版
引用本文
王庆华, 黄茹楠, 闫晓庚, 等. 基于多判据的散乱点云特征点提取算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (5): 1585-1588. (Wang Qinghua, Huang Runan, Yan Xiaogeng, et al. Feature point extraction of scattered point cloud based on multiple criterions [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (5): 1585-1588. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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